应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法

摘要：

针对F范数对离群数据较为敏感,而L1范数能降低离群数据的影响,但无法有效控制重构误差的问题,本文将L1范数与F范数同时作为目标函数的距离度量方式,提出了二维主成分分析(two-dimensional principle component analysis,2DPCA)联合算法 2DPCA-F-L1,并给出 了 其非贪婪求解方法.该算法确保了对图像的分类能力,同时也降低了图像重构时的平均重构误差.本文将提出的2DPCA-F-L1算法在应用于水下生物图像识别时,可以抑制水下光学影像存在的噪声干扰.实验证明,该算法能够精确地识别水下生物的种类,并且在图像重构时相较于其他主成分分析(principle component analysis,PCA)算法具有更优的鲁棒性.

关键词：主成分分析(PCA)、生物识别、图像识别、鲁棒性、联合范数

所属期刊栏目：33

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;天津市科技计划重大专项资助项目

在线出版日期：2023-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1067-1074