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针对图像目标分类中Zernike矩特征维数过高的问题,提出一种基于多重判别分析的特征压缩方法。首先对目标图像进行预处理并计算图像的Zernike矩特征,然后采用多重判别分析方法求得投影矩阵并压缩特征,最后依据最小Euclidean距离对数据分类,同时总结了常见的特征压缩评价标准。理论分析和实验结果表明,在计算量相当的情况下,文章方法可获得比主成分分析法更佳的分类效果。