科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2013年
6期
1653-1656
,共4页
图像增强%高斯模型%降维
圖像增彊%高斯模型%降維
도상증강%고사모형%강유
针对以往降维处理方法在小样本条件下受到矩阵奇异化的限制,从而无法进行有效的奇异值分解以及逆变换的缺陷,提出了一种自动对变换矩阵添加扰动量,从而保证奇异值分解和逆变换顺利进行的算法.首先,定义了线性变换矩阵的构成模式,利用线性投影变换将样本点投影到null空间和幅度空间；然后在压缩后的幅度空间对变换矩阵自动添加扰动量,在此基础上进行奇异值分解和逆变换,从而计算得到最终的从高维空间到低维空间的线性变换矩阵.无需认为设定扰动量,能自动实现投影变换的计算.能广泛使用在高维特征空间的降维处理,尤其是少样本条件下的高维特征空间降维处理中.
針對以往降維處理方法在小樣本條件下受到矩陣奇異化的限製,從而無法進行有效的奇異值分解以及逆變換的缺陷,提齣瞭一種自動對變換矩陣添加擾動量,從而保證奇異值分解和逆變換順利進行的算法.首先,定義瞭線性變換矩陣的構成模式,利用線性投影變換將樣本點投影到null空間和幅度空間；然後在壓縮後的幅度空間對變換矩陣自動添加擾動量,在此基礎上進行奇異值分解和逆變換,從而計算得到最終的從高維空間到低維空間的線性變換矩陣.無需認為設定擾動量,能自動實現投影變換的計算.能廣汎使用在高維特徵空間的降維處理,尤其是少樣本條件下的高維特徵空間降維處理中.
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