应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法

张浣星; 王肖锋; 武刚

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应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法

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针对F范数对离群数据较为敏感,而L1范数能降低离群数据的影响,但无法有效控制重构误差的问题,本文将L1范数与F范数同时作为目标函数的距离度量方式,提出了二维主成分分析(two-dimensional principle component analysis,2DPCA)联合算法2DPCA-F-L1,并给出了其非贪婪求解方法。该算法确保了对图像的分类能力,同时也降低了图像重构时的平均重构误差。本文将提出的2DPCA-F-L1算法在应用于水下生物图像识别时,可以抑制水下光学影像存在的噪声干扰。实验证明,该算法能够精确地识别水下生物的种类,并且在图像重构时相较于其他主成分分析(principle component analysis,PCA)算法具有更优的鲁棒性。

著录项

来源
《光电子．激光》 |2022年第10期|1067-1074|共8页
作者
张浣星; 王肖锋; 武刚;
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作者单位

天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室;

天津理工大学;

天津300384;

机电工程国家级实验教学示范中心;

天津理工大学;

天津300384;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
主成分分析(PCA); 生物识别; 图像识别; 鲁棒性; 联合范数;

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