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PCA算法在图像特征降维中的应用研究 被引量:4

The Research of Applying PCA Algorithm to Image Feature Dimensionality Reduction
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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.
作者 宋卫华 张青
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
  • 相关文献

参考文献5

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二级参考文献8

共引文献14

同被引文献15

引证文献4

二级引证文献5

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