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現有的代數特征的抽取方法絕大多數采用一維的方法

  • 資源大小:3 K
  • 上傳時間: 2014-11-29
  • 上傳用戶:luoxuetian
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: 特征

資 源 簡 介

現有的代數特征的抽取方法絕大多數采用一維的方法,即首先將圖像轉換為一維向量,再用主分量分析(PCA),Fisher線性鑒別分析(LDA),Fisherfaces式核主分量分析(KPCA)等方法抽取特征,然后用適合的分類器分類。針對一維方法維數過高,計算量大,協方差矩陣常常是奇異矩陣等不足,提出了二維的圖像特征抽取方法,計算量小,協方差矩陣一般是可逆的,且識別率較高。

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