线性判决分析(LDA)用于图像特征提取时,存在着损失二维空间结构信息、计算复杂度大的缺点。二维线性判决分析(2DLDA)弥补了LDA的缺点,但2DLDA仅消除了图像各列间的相关性,所提取的图像特征维数仍然较大。为解决上述问题,采用双向2DLDA与LDA相结合的特征提取算法对图像的行和列同时进行压缩,减少特征矩阵维数,降低计算量。实验结果表明,所提出的SAR(Synthetic Aperture R
针对如何在大规模构件库中改善构件检索性能的问题,提出一种基于功能倒排索引与改进VSM(Vector Space Model)相似度的构件检索方法。应用功能倒排索引能够快速排除在功能上不相关的构件,有效缩小构件检索范围;对VSM相似度算法进行改进,提高构件检索的查准率。与常用检索方法的对比实验表明,该方法有效提高了检索速度,并且检索查全率与查准率也保持在较高水平。