基于自适应增量PCA算法的移动机器人场景识别

来源：机床与液压杂志2015年第9期北京时间：

作者：田文奇

单位：浙江交通职业技术学院；浙江交通职业技术学院

摘要：现有的场景识别系统往往需要大量场景训练数据进行训练，而收集这些数据往往是困难的，且训练是离线的，添加新的场景需要重新训练，因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差。提出一种基于增量主成分分析（PCA）的场景在线学习方法，通过增量PCA算法的子空间实时更新能力，并计算样本投影的PCA和设置两个判别阈值θclass、θdistance处理不同的样本情况来达到减少计算量，实现增量的在线学习和识别场景样本的目的。实验表明，此方法有效解决了收集训练数据的困难，实现了场景知识在线积累和更新，大大增强了PCA算法的实时性、可扩展性和鲁棒性。

关键词：场景识别; 自适应增量PCA 子空间;在线学习

基金资助：浙江省教育厅科研项目（Y201431313）