图像特征抽取的奇异值分解方法

摘要：

传统的PCA方法和LDA方法在处理图像识别问题时,一般先将图像矩阵转化为图像向量,然后以该图像向量作为原始特征进行特征抽取.近来一些研究人员提出了利用图像矩阵直接构造散布矩阵,并在此基础上进行特征抽取的方法.该文在该思想的基础上,提出了IMSVD方法.该方法没有采用PCA或LDA方法,而是利用奇异值分解方法进行特征抽取.对ORL人脸图像的识别试验结果表明,IMSVD方法具有良好的特征抽取性能.

关键词：图像识别、特征抽取、线性鉴别分析、主分量分析、奇异值分解、人脸识别

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60072034

在线出版日期：2006-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-33,36