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摘要:
针对以往降维处理方法在小样本条件下受到矩阵奇异化的限制,从而无法进行有效的奇异值分解以及逆变换的缺陷,提出了一种自动对变换矩阵添加扰动量,从而保证奇异值分解和逆变换顺利进行的算法.首先,定义了线性变换矩阵的构成模式,利用线性投影变换将样本点投影到null空间和幅度空间;然后在压缩后的幅度空间对变换矩阵自动添加扰动量,在此基础上进行奇异值分解和逆变换,从而计算得到最终的从高维空间到低维空间的线性变换矩阵.无需认为设定扰动量,能自动实现投影变换的计算.能广泛使用在高维特征空间的降维处理,尤其是少样本条件下的高维特征空间降维处理中.
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文献信息
篇名 基于小样本条件下线性判别分析图像增强算法研究
来源期刊 科学技术与工程 学科 工学
关键词 图像增强 高斯模型 降维
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 计算机技术
研究方向 页码范围 1653-1656
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3037字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖玉霞 重庆电子工程职业学院通识教育学院 5 3 1.0 1.0
2 陈平 重庆电子工程职业学院培训与继续教育学院 10 25 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像增强
高斯模型
降维
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学技术与工程
旬刊
1671-1815
11-4688/T
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
2001
chi
出版文献量(篇)
30642
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83
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113906
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