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图像特征维数约减的线性变换技术
引用本文:陶跃华,曾瑞,张玉琢. 图像特征维数约减的线性变换技术[J]. 云南师范大学学报(自然科学版), 2007, 27(1): 36-38
作者姓名:陶跃华  曾瑞  张玉琢
作者单位:云南师范大学计算机科学与信息技术学院,云南,昆明,650092
基金项目:云南省高等学校教学、科研带头人基金,云南省教育厅科研基金资助项目(03Y294D),云南省自然科学基金资助项目(03F0038M)
摘    要:线性变换技术能够消除图像高维特征向量的各分量之间的相关性,并对特征向量进行降维。对基于线性变换技术的图像的PCA(Prinapal Component Analysis)特征,ICA(Independent ComponentAnalysis)特征,SVD(Singular Value Decomposition)特征提取方法进行了分析和讨论。

关 键 词:图像检索  图像特征  独立变量分析  主分量分析  奇异值分解
文章编号:1007-9793(2007)01-0036-03
修稿时间:2005-09-09

Linear transformation technology for image feature dimension reduction
TAO Yue-hua,ZENG Rui,ZHANG Yu-zhuo. Linear transformation technology for image feature dimension reduction[J]. Journal of Yunnan Normal University (Natural Sciences Edition), 2007, 27(1): 36-38
Authors:TAO Yue-hua  ZENG Rui  ZHANG Yu-zhuo
Affiliation:College of Computer Science and Information, Yunnan Normal University, Kunming 650092, China
Abstract:Linear Transformation Technology can eliminate component relevance of image high dimension feature vector,and reduce dimension of feature vector.This paper analyses and discusses the methods of PCA(Prinapal Component Analysis) featur,ICA(Independent Component Analysis) feature,SVD(Singular Value Decomposition) feature based-On Linear Transformation Technology.
Keywords:image feature  image retrieval  independent component analysis  prinapal component analysis  singular value decomposition  
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