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上传时间: 2018-07-02
详细说明： 高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题,大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差,提高了识别的精度。通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能,获得更好的识别效果。此外,该方法对于图像数据是否配准是不敏感的,可对不同大小的图像进行识别,这大大简化了识别的过程。
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