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题名: 基于分离度的图象特征提取与识别方法
作者: 连石柱
刊名: 中国图象图形学报
出版日期: 1996
期号: 3, 页码:196-200
关键词: 特征提取 ; 混合归一化 ; 样本自相关阵 ; K-L变换 ; 特征值 ; 特征向量 ; 分离度 ; 迭代 ; 聚类
中文摘要: 对于图象中不同类别(以其统计分布函数来表征)的可识别性,分离度的统计定义可做出定量的描述。根据分离度在—一对应映射变换下的不变性,应用Karnunen-Loeve变换对两类分布提取识别特征,发现分离度只依赖于特征值最大和最小的两个特征向量。而且,分离度的大小依赖于特征值与某个定值的偏差。由此我们提出一个识别模型,使每次分类后的样本集的特征值都趋近于两个定值,从而得到最佳的识别效果。由该模型设计的迭代算法在理论上证明是收敛的,在实际应用中是有效的,是在图象识别方法上的有益的理论探讨。
收录类别: CNKI
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.radi.ac.cn/handle/183411/36679
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连石柱.基于分离度的图象特征提取与识别方法,中国图象图形学报,1996,(3):196-200
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