图像特征维数约减的线性变换技术  

Linear transformation technology for image feature dimension reduction

作　　者：陶跃华[1] 曾瑞[1] 张玉琢[1] 

机构地区：[1]云南师范大学计算机科学与信息技术学院,云南昆明650092

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)

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.

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 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]