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2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵

资 源 简 介

在特征提取阶段,研究了PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA, DiagPCA, DiagPCA-F-2DPCA等多种方法。不同于基于图象向量的PCA特征提取,由于2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵,计算量小,所以特征的提取速度明显高于PCA方法。

详 情 说 明

在特征提取阶段,我们研究了多种方法,包括PCA、2DPCA、(2D)2PCA、DiagPCA、DiagPCA-F-2DPCA等。尽管基于图像向量的PCA特征提取方法已经被广泛使用,但2DPCA、(2D)ZPCA、DiagPCA和DiagPCA-I-2DPCA等方法直接基于图像矩阵,因此计算量相对较小,特征提取速度明显更高。我们认为,这些方法在大规模数据集合上的应用前景广阔,因为它们可以更快地提取特征,从而更快地完成数据处理和分析。在今后的工作中,我们将继续探索这些方法的优势,并在实际应用中验证其效果。