塔式GPCA张量线性子空间图像模式低秩识别

作     者：申希兵 韦容 杨毅 SHEN Xi-bing;WEI Rong;YANG Yi

作者机构：钦州学院资源与环境学院广西钦州535000 钦州学院人文学院广西钦州535000 广西科技大学软件学院广西柳州545006 

基　　金：广西高校社科基金项目(SK132LX443) 广西教师教育基金项目(2012JS064) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2018年第39卷第12期

页      码：3797-3803页

摘      要：数据维数对计算复杂度产生较大影响,降维会导致图像模式的拓扑和几何特征信息丢失,为提高降维后的数据保真度,提出一种基于塔式随机映射广义主成分分析(GPCA)的张量线性子空间图像模式低秩识别方法。在理论上给出塔式变换与随机映射特性分析,推导出随机映射是一个线性和拓扑保持的降维映射;在模式张量的线性降维中,对图像模式识别映射情形进行研究,利用迭代最小二乘算法进行GPCA步骤设计;基于塔式变换降维、随机映射和GPCA构建张量子空间低秩逼近分类过程,实现图像模式高效识别。实验结果表明,所提算法在能量消耗、距离相对误差均值、识别率和计算时间指标上优于对比算法。

主 题 词：塔式变换 随机映射 线性子空间 模式识别 图像 广义主成分分析 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2018.12.034

馆 藏 号：203430209...