資料介紹
基于二維特征矩陣的二維特征融合( 2DFF)方法——二維主成分分析法能夠降低特征矩陣的維數(shù),達(dá)到特征融合的目的,但該方法僅在特征向量維數(shù)相近的情況下效果較好。傳統(tǒng)2DFF特征矩陣構(gòu)造方法需要在每個(gè)特征向量后補(bǔ)0以形成二維特征矩陣,在特征向量維數(shù)相差較大時(shí)補(bǔ)0個(gè)數(shù)較多,破壞原始特征向量屬性,使最終識(shí)別率降低。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種基于奇異值分解( SVD)的二維特征矩陣構(gòu)造方法,該方法將所有特征向量首尾相接組合成一維特征向量,利用SVD的分解特性,在保持特征信號(hào)相位不變的情況下,將一維綜合特征向量分解成二維特征矩陣,避免大量補(bǔ)0導(dǎo)致信號(hào)特性的改變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在各特征向量維數(shù)相差較大的情況下,可獲得比在向量后直接補(bǔ)0的特征矩陣構(gòu)造方法更高的識(shí)別率。
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