CAJ | 학술논문

在主成分分析(PCA)及核主成分分析(KPCA)进行特征提取基本原理的基础上,提出了一种改进的提取非线性的图像特征来重建图像方法,应用于嵌入式防伪水印图案缺陷的检测.该方法使得图像协方差矩阵维数大幅下降,且有效地保留了嵌入式防伪水印图案的信息,通过比较检测出图像的缺陷.实验结果表明,该方法对输入数据实现了有效的降维,缩短了计算时间,提高了检测效果和精确度.KPCA算法相比原有的PCA算法具有更高的性能指标,适用范围更广.
재주성분분석(PCA)급핵주성분분석(KPCA)진행특정제취기본원리적기출상,제출료일충개진적제취비선성적도상특정래중건도상방법,응용우감입식방위수인도안결함적검측.해방법사득도상협방차구진유수대폭하강,차유효지보류료감입식방위수인도안적신식,통과비교검측출도상적결함.실험결과표명,해방법대수입수거실현료유효적강유,축단료계산시간,제고료검측효과화정학도.KPCA산법상비원유적PCA산법구유경고적성능지표,괄용범위경엄.