【摘 要】
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传统的一维、二维图像特征提取忽略了图像的结构信息,由此带来识别精度的损失;三维和多维图像的特征提取虽然考虑了数据结构之间的彼此联系,但却带来了维数灾难,增加了计算复
【基金项目】
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国家自然科学基金：基于二维随机映射和一范数优化的有监督图像分类研究（6115200）
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传统的一维、二维图像特征提取忽略了图像的结构信息,由此带来识别精度的损失;三维和多维图像的特征提取虽然考虑了数据结构之间的彼此联系,但却带来了维数灾难,增加了计算复杂度。本文利用流形学习,在原始的数据空间中嵌入稳定的流形,从而使多维数据中的特征数据映射到流形上,发现隐含在高维数据集中人们无法感知的低维结构,在不丢失数据信息的前提下,降低原始数据的维数,从而降低计算复杂度。
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