基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究

摘要:针对PCA在金属断口图像处理中容易引发的维数灾难问题,提出了一种基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究。在提出的方法中,2DPCA以最大化类间散度为准则,其协方差矩阵由原始图像矩阵直接构造。同时将提出的方法与基于PCA识别方法相比较。由实验结果可知:本文提出的识别方法计算量小且识别率也高于PCA识别方法。另外,选取合适的特征空间维数十分重要。当选取特征空间维数过小时,图像信息不完善,识别率低,而当特征空间维数过大时,图像信息冗余,计算量会加大。

关键词:
  • 主成分分析  
  • 二维主成分分析  
  • 特征提取  
  • 模式识别  
作者:
李志农; 吴伟校
单位:
无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学); 南昌330063
刊名:
南昌航空大学学报·自然科学版

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