| 2DPCA及2DLDA相关研究综述 |
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| 引用本文： | 张生亮,杨静宇.2DPCA及2DLDA相关研究综述[J].世界科技研究与发展,2008,30(3):286-289. |
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| 作者姓名： | 张生亮 杨静宇 |
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| 作者单位： | 1. 山西财经大学数学系,太原,030006;南京理工大学计算机学院,南京,210094
2. 南京理工大学计算机学院,南京,210094 |
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| 摘 要： | 二维主分量分析(2DPCA)是近年来得到广泛重视快速的抽取特征算法,二维线性鉴别分析(2DLDA)是Fisher线性鉴别分析在矩阵模式下的推广,这两种算法在图像识别领域有重要的应用.本文对近年来国内外在2DPCA及2DLDA方面的相关研究进行了综合分析,总结了已经取得的研究成果,对各种算法进行了比较,也研究了二维方法与传统的PCA和LDA之间关系.
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| 关 键 词： | 特征抽取 主分量分析(PCA) 二维主分量分析(2DPCA) 线性鉴别分析(LDA) 相关 研究 关系 二维方法 比较 综合分析 应用 图像识别 特征算法 矩阵模式 Fisher 线性鉴别分析 抽取 快速 二维主分量分析 |
A Survey of Two-dimensional PCA and 2DLDA |
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| ZHANG Shengliang,YANG Jingyu.A Survey of Two-dimensional PCA and 2DLDA[J].World Sci-tech R & D,2008,30(3):286-289. |
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| Authors: | ZHANG Shengliang YANG Jingyu |
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