【摘 要】
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为了降低图像分类算法的计算复杂度,提高图像分类的准确性,本研究提出一种基于稀疏非负张量分解的图像分类算法,首先提取图像本身的结构特征信息得到图像特征数据,再把子空间
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为了降低图像分类算法的计算复杂度,提高图像分类的准确性,本研究提出一种基于稀疏非负张量分解的图像分类算法,首先提取图像本身的结构特征信息得到图像特征数据,再把子空间数据稀疏性作为约束项,添加到非负张量分解目标函数中,再利用稀疏约束的非负张量分解算法对图像数据集进行降维处理,最后使用支持向量机方法对图像数据库进行分类.实验结果表明,本研究提出的算法能有效提高图像分类的准确性并降低计算复杂度.
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