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将递增权函数的邻接矩阵和非负矩阵分解方法相结合,应用于图像分类.首先由图像中提取的特征点构造递增权函数的邻接矩阵,再对其进行非负矩阵分解,用分解后的特征向量作为PNN分类器的输入,实现对图像的分类.算法的可行性和准确性通过模拟图像和真实图像的多组实验得到了验证.
基于递增权函数的邻接矩阵与非负矩阵分解的图像分类方法
【摘 要】
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将递增权函数的邻接矩阵和非负矩阵分解方法相结合,应用于图像分类.首先由图像中提取的特征点构造递增权函数的邻接矩阵,再对其进行非负矩阵分解,用分解后的特征向量作为PNN分类器的输入,实现对图像的分类.算法的可行性和准确性通过模拟图像和真实图像的多组实验得到了验证.
【机 构】
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安徽大学电子信息工程学院
【出 处】
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安徽大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60772121）, 安徽省高校青年教师基金资助项目（2008JQ1023）, 安徽省教育厅自然科学研究基金重点资助项目（KJ2010A007）
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