| 一种快速图像特征降维方法:SPCA |
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| 引用本文： | 吴贤伟,岑杰,邰晓英.一种快速图像特征降维方法:SPCA[J].宁波大学学报(理工版),2005,18(3):336-339. |
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| 作者姓名： | 吴贤伟 岑杰 邰晓英 |
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| 作者单位： | 宁波大学,信息科学与工程学院,浙江,宁波,315211;宁波大学,信息科学与工程学院,浙江,宁波,315211;宁波大学,信息科学与工程学院,浙江,宁波,315211 |
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| 摘 要： | 讨论了几种图像特征降维算法,着重介绍了一种简单、快速、性能优越的Simple PCA（Simple Principal Component Analysis,SPCA）算法,并就SPCA算法、PCA算法以及广义Hebb（GHA）算法等高维数字图像压缩算法进行了比较实验.实验结果表明：SPCA算法在保证压缩性能的前提上,能有效提高压缩速度.
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| 关 键 词： | 维数约简 主成分分析(PCA) 简单主成分分析(SPCA) Hebb广义算法(GHA) |
| 文章编号： | 1001-5132(2005)03-0336-04 |
| 收稿时间： | 2005-03-25 |
| 修稿时间： | 2005年3月25日 |
SPCA:A Fast Dimensionality Reduction Method for Image Feature |
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| WU Xian-wei,CEN Jie,TAI Xiao-ying.SPCA:A Fast Dimensionality Reduction Method for Image Feature[J].Journal of Ningbo University(Natural Science and Engineering Edition),2005,18(3):336-339. |
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| Authors: | WU Xian-wei CEN Jie TAI Xiao-ying |
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| Abstract: | Several methods for image feature dimension reduction is invesgated, and one particular example, SPCA, is presented. Some experiments of image compression are performed to compare the algorithms, and the results show that SPCA is satisfying not only in performance, but in speed. |
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| Keywords: | dimensionality reduction simple principal component analysis principal component analysis generalized hebbian algorithm |
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