【摘 要】
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针对HEp-2细胞识别中低特征描述质量及低识别率等问题,提出一种基于压缩感知理论的识别6类HEp-2（human epithelial type 2）细胞的方法。对HEp-2细胞图像进行二维离散小波变换（tw
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（21327007）, 广西研究生教育创新计划基金项目（YCSZ2015101）
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针对HEp-2细胞识别中低特征描述质量及低识别率等问题,提出一种基于压缩感知理论的识别6类HEp-2（human epithelial type 2）细胞的方法。对HEp-2细胞图像进行二维离散小波变换（two-dimensional discrete wavelet transform,2D-DWT）;在小波变换域中,采用奇异值分解（singular value decomposition,SVD）方法对HEp-2细胞图像进行提取特征值;采用压缩感知分类器对HEp-2细胞做出类别判断。仿真结果表明,基于
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