基于Clifford代数的模式识别算法研究

现代模式识别理论及技术具有广阔的应用背景和较高的学术价值，物体图像模式的精确描述、包含尽可能多鉴别信息的模式特征的抽取以及高效分类器的设计是众多模式识别实际应用的核心支撑技术。为全面反映物体图像模式所包含的鉴别信息，本研究拟采用Clifford代数相关内容，根据应用领域的差异设计不同的模式描述方法，力求准确、完整表述图像信息；以Clifford几何代数基本理论为基础，推广该数学领域与经典模式识别理论相关的定义于实数代数中的定理及结论；在Clifford代数中推广经典模式识别算法并发展新的分类及识别算法，针对具体应用领域，提出基于Clifford代数的图像鉴别特征抽取算法；设计基于Clifford代数的高效分类器。最后，我们将集成阶段性研究成果，以SAR图像为具体处理对象，设计遥感图像分类及识别实验室演示系统，并对算法的综合性能进行建模分析与评价。

现代模式识别理论及技术具有广阔的应用背景和较高的学术价值，物体图像模式的精确描述、包含尽可能多鉴别信息的模式特征的抽取以及高效分类器的设计是众多实际应用的核心支撑技术。为全面反映物体图像模式所包含的信息，本项目研究拟采用Clifford代数相关内容，根据实际应用领域的差异设计不同的模式描述方法，力求准确、完整表述图像信息；以Clifford几何代数基本理论为基础，推广该领域与经典模式识别理论相关的定义于实数代数中的定理及结论；在Clifford代数中推广经典模式识别算法并发展新的识别算法，针对具体应用领域，提出基于Clifford代数的图像鉴别特征抽取算法；设计基于Clifford代数的高效分类器。最后，我们将集成阶段性研究成果，以SAR图像为处理对象，设计雷达图像识别实验室系统，并对算法的性能进行建模分析与评价。