| 基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法 |
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| 引用本文： | 林正春,王知衍.基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2009,37(1). |
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| 作者姓名： | 林正春 王知衍 |
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| 作者单位： | 华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510006 |
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| 摘 要： | 针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析得到的特征向量组成特征空间的一个子空间,最后将子空间分类法推广到特征空间来对数据进行分类.实验结果表明,该方法增强了对噪声的鲁棒性,能适应小样本训练,其边缘检测效果明显优于经典算子、主成分分析和非线性主成分分析方法.
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| 关 键 词： | 边缘检测 核主成分分析 子空间分类 特征空间 样本选择 |
Edge Detection Method Based on Kernel Principal Component Analysis and Subspace Classification |
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| Lin Zheng-chun,Wang Zhi-yan.Edge Detection Method Based on Kernel Principal Component Analysis and Subspace Classification[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2009,37(1). |
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| Authors: | Lin Zheng-chun Wang Zhi-yan |
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