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摘要：本发明涉及图像处理和无人机技术领域，且公开了一种基于图正则化和稀疏表示的无人机分类方法。该基于图正则化和稀疏表示的无人机分类方法，构建包含稀疏表示和图正则化的优化模型，用以从无人机图像数据中提取关键特征并维持样本数据的内在结构关系，以增强识别的准确性和鲁棒性。该方法首先通过预处理步骤标准化输入图像，接着使用稀疏表示技术抽取图像的本质特征，再通过图正则化技术强化这些特征向量之间的结构相似性，最终形成了一个鲁棒的特征表示框架。此外，本发明还利用拉普拉斯矩阵在特征空间中施加平滑约束，以促进模型在处理来自不同条件和背景的无人机图像时的一致性和稳定性。
主权项：1.一种基于图正则化和稀疏表示的无人机分类方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、收集包含不同类别无人机对象的数据集为S2、训练基于图拉普拉斯矩阵和标签分布的目标函数并引入ALM方法更新相关参数；S3、将求解的参数用到新样本中进行分类测验。
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百度查询： 江苏中工智联科技有限公司 一种基于图正则化和稀疏表示的无人机分类方法
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