基于高维PCANet的鲁棒图像识别方法

一种基于高维PCANet的鲁棒图像识别方法，包括鲁棒特征提取和基于卡方距离的最近邻分类，鲁棒特征提取过程将特征图的平坦式卷积和立体式卷积结合起来，立体式卷积充分考虑通道之间的相关性，平坦式卷积能够对输入图像的每一个通道进行充分的主方向分解，所得到的模式图相较于原始PCANet具有更为丰富的特征，能够有效提升PCANet的鲁棒性；分类过程包括：步骤1，在高维柱状图特征空间中，基于卡方距离获取待识别图像到各训练图像的距离度量；步骤2，获取具有最小距离度量的训练样本所对应的类标，作为待识别图像的类标。本发明能够有效的处理待识别图像中的遮挡、光照变化、分辨率差异等变化，有效地提升了有偏移图像的识别率。