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任意三角形结构2DPCA在水下光学图像识别中的应用
1
作者
陈璇
毕鹏飞
胡志远
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期43-53,共11页
在实际应用中,受观测条件和采集场景等诸多因素的综合作用,水下光学图像通常呈现出高维小样本的特性,与此同时,这类图像还极易伴随着各类噪声信息的干扰。导致许多降维方法在其识别过程中的鲁棒表现力不足。为解决上述问题,提出一种创...
在实际应用中,受观测条件和采集场景等诸多因素的综合作用,水下光学图像通常呈现出高维小样本的特性,与此同时,这类图像还极易伴随着各类噪声信息的干扰。导致许多降维方法在其识别过程中的鲁棒表现力不足。为解决上述问题,提出一种创新的任意三角形结构二维主成分分析方法(ATS-2DPCA)应用于水下光视觉图像识别。该方法在构建过程中,充分考虑了投影数据的重构误差和方差两者之间的关系,在此基础上成功匹配到了灵活的鲁棒距离度量机制。通过这种方式,能够切实有效地提升在面临噪声干扰时水下光学图像数据的识别精度,并且实现对于数据几何结构的合理保护。从理论层面证明了该方法的可用性和收敛性。同时,选取了3个水下光学图像数据库进行了实验验证,得出的最优识别精度分别为:89.07%、88.52%、86.00%。一系列实验结果有力地表明,ATS-2DPCA在同类方法中展现出了更为卓越的性能表现。
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关键词
二维主成分分析
任意三角形结构
鲁棒距离度量
水下光学图像识别
降维
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职称材料
题名
任意三角形结构2DPCA在水下光学图像识别中的应用
1
作者
陈璇
毕鹏飞
胡志远
机构
南京信息工程大学人工智能学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期43-53,共11页
基金
江苏省基础研究计划基金(BK20220452)项目资助。
文摘
在实际应用中,受观测条件和采集场景等诸多因素的综合作用,水下光学图像通常呈现出高维小样本的特性,与此同时,这类图像还极易伴随着各类噪声信息的干扰。导致许多降维方法在其识别过程中的鲁棒表现力不足。为解决上述问题,提出一种创新的任意三角形结构二维主成分分析方法(ATS-2DPCA)应用于水下光视觉图像识别。该方法在构建过程中,充分考虑了投影数据的重构误差和方差两者之间的关系,在此基础上成功匹配到了灵活的鲁棒距离度量机制。通过这种方式,能够切实有效地提升在面临噪声干扰时水下光学图像数据的识别精度,并且实现对于数据几何结构的合理保护。从理论层面证明了该方法的可用性和收敛性。同时,选取了3个水下光学图像数据库进行了实验验证,得出的最优识别精度分别为:89.07%、88.52%、86.00%。一系列实验结果有力地表明,ATS-2DPCA在同类方法中展现出了更为卓越的性能表现。
关键词
二维主成分分析
任意三角形结构
鲁棒距离度量
水下光学图像识别
降维
Keywords
two-dimensional principal component analysis(2DPCA)
arbitrary triangle structure
robust distance metric
underwater optical image recognition
dimensionality reduction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN06 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
任意三角形结构2DPCA在水下光学图像识别中的应用
陈璇
毕鹏飞
胡志远
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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