摘要
线性变换技术能够消除图像高维特征向量的各分量之间的相关性,并对特征向量进行降维。对基于线性变换技术的图像的PCA(Prinapal Component Analysis)特征,ICA(Independent ComponentAnalysis)特征,SVD(Singular Value Decomposition)特征提取方法进行了分析和讨论。
Linear Transformation Technology can eliminate component relevance of image high dimension feature vector,and reduce dimension of feature vector. This paper analyses and discusses the methods of PCA（Prinapal Component Analysis） featur, ICA（Independent Component Analysis） feature,SVD（Singular Value Decomposition） feature based--On Linear Transformation Technology.
出处
《云南师范大学学报（自然科学版）》
2007年第1期36-38,共3页
Journal of Yunnan Normal University:Natural Sciences Edition
基金
云南省高等学校教学
科研带头人基金
云南省教育厅科研基金资助项目(03Y294D)
云南省自然科学基金资助项目(03F0038M)
关键词
图像检索
图像特征
独立变量分析
主分量分析
奇异值分解
image feature
image retrieval
independent component analysis
prinapal component analysis
singular value decomposition
