基于PCA预处理的图像特征属性约简

摘要：

讨论了主分量分析在图像特征属性约简中的应用.运用主成分分析PCA(principal component analysis)对特征向量进行降维处理,并引入粗糙集理论,对其在特征参数属性优化中的运用进行了探索,利用约简算法剔除识别决策表中不必要的属性,揭示出CBIR(content based image retrieval)系统中特征条件判断属性内在的冗余性.UCI数据集处理结果表明PCA预处理可排除无关特征量的影响,有效进行特征提取,降低图像识别处理的复杂性.

关键词：PCA、图像、粗糙集、约简

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1897-1900