在使用模板匹配法之前,先对特征进行主成分分析。按照一定贡献值,提取前 m 个主分量,用较低维数的特征来进行分类。
①选取各类全体样本组成矩阵 X n× N ,待测样品为 X n ×1。
②计算 X n× N 的协方差矩阵 S n× n 。
③计算 S n× n 的特征值 λ 1 ≥ λ 2 ≥…≥ λ n 和特征向量 C n× n 。
④根据一定的贡献率,选取 C n× n 的前 m 列,构成 C n× m 。
⑤计算样本库样本主成分 和样品主成分 。
⑥采用模板匹配法进行多类别分类。
运行效果如图3‐6所示。
图3‐6 使用PCA的最邻近模板匹配法