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上传时间: 2021-01-14
详细说明:提出一种基于图论表示的正交变换基, 并在此基础上对图像进行压缩采样与压缩域直接分类. 首先, 充分利用图像的边缘特性和像素关系, 给出一种图像的图论表示方法; 然后, 通过图Laplacian 矩阵的特征值分解得到其特征向量矩阵作为正交变换基, 由此得到图像的图变换域稀疏表示; 最后, 利用随机投影后的压缩采样特征向量直接对分类器进行训练和测试, 不仅保持了与原空间相当的分类精度, 还大量地减少了训练和测试时间以及计算/存储代价.
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