摘要
对PCA算法进行了深入的研究,并将其应用到图像的特征降维中,有效降低了数据的复杂度,对图像自动标注、检索、识别等领域中的特征提取工作,具有一定的参考价值。
The paper conducts an in-depth research into principal component analysis algorithm. And the algorithm is applied to image feature dimensionality reduction with good effect on reducing the data complexity, which has certain value for feature extraction work in automatic image annotation, retrieval,recognition fields, etc.
出处
《黄山学院学报》
2014年第5期20-22,共3页
Journal of Huangshan University
基金
黄山学院自然科学研究项目(2014xkj004)
安徽省大学生创新创业训练计划项目(AH201310375057)
关键词
PCA
特征提取
特征降维
principal component analysis(PCA)
feature extraction
feature dimensionality reduction