25、图像归一化与特征选择协同及统一卷积神经网络步态识别技术

图像归一化与特征选择协同及统一卷积神经网络步态识别技术

在计算机视觉和医学图像分析领域，图像的处理和特征提取对于准确的分类和识别至关重要。本文将探讨两个相关的技术：图像归一化与特征选择协同技术在COVID - 19检测中的应用，以及统一卷积神经网络在步态识别中的应用。

图像归一化与特征选择协同技术在COVID - 19检测中的应用

图像变形操作

在获取图像坐标后，通过变形操作提取感兴趣区域（ROI）。利用回归得到坐标，然后进行几何变换，得到ROI的角点，用于将图像变形为标准固定大小的模板。以下是具体步骤：
1. 通过回归获取坐标。
2. 对计算得到的坐标进行几何变换，得到ROI的角点。
3. 使用这些角点进行变形操作，将图像变换为标准模板。

特征降维和选择

为了提高分类效率，对提取的ROI图像进行特征降维和选择。
- 特征降维 - Eigenfaces方法 ：基于主成分分析（PCA），目的是减少图像的维度。由于处理高分辨率图像耗时且特征过多可能导致误分类，Eigenfaces方法通过对训练集的方差排序，选择少数特征来高效表示训练图像。具体步骤如下：
1. 对训练集图像进行PCA分析。
2. 根据方差对特征进行排序。
3. 选择少数特征来表示训练图像。
- 特征选择 - Fisher判别法 ：Fisher判别准则用于找到特征的线性投影，最大化类间分离。通过评估每个特征，选择最具区分性的特征。公式如下：
[J_i = \frac{(\mu_{i_{c0}} - \mu_{i