【摘 要】
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主分量分析是模式识别领域使用较广的一种特征抽取方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵时需要将图像展开成向量形式,使得计算量很大。本文提出了一种多频带主分量分
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,淮阴工学院计算机工程学院
【基金项目】
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教育部科学技术研究重大项目(311024)资助项目, 江苏省“六大人才高峰”(2013DZXX023)资助项目, 江苏省前瞻性联合研究项目(BY2015061-01)资助项目
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主分量分析是模式识别领域使用较广的一种特征抽取方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵时需要将图像展开成向量形式,使得计算量很大。本文提出了一种多频带主分量分析方法,该方法不仅减少了运算过程中的计算量,而且在一定程度上提高了整体性能。首先通过二维离散余弦变换将图像转变成频率数据,再按照频率变化将数据分成多个频带,然后在此基础上设计了针对多个频带数据的主分量分析方法。通过对ORL和NUST603图像库进行实验证明,本文方法不仅具有快速提取图像特征的能力,而且综合性能优于相应的主分量分析。
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