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局部线性嵌入降维及其在红外及微光图像识别中的应用的开题报告.docx

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局部线性嵌入降维及其在红外及微光图像识别中的应用的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/15 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【局部线性嵌入降维及其在红外及微光图像识别中的应用的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【局部线性嵌入降维及其在红外及微光图像识别中的应用的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。局部线性嵌入降维及其在红外及微光图像识别中的应用的开题报告(PartiallyLinearEmbeddingforDimensionalityReductionandItsApplicationinInfraredandLow-lightImageRecognition:Proposal)一、研究背景及意义随着计算机技术的飞速发展与图像采集设备的不断进步,红外及微光图像的应用越来越广泛。但是,由于这些图像的特殊性质,如低对比度、噪声多等,传统的识别方法很难取得较好的效果。为此,减少数据维数,提高数据的可分性就成为了图像识别中一个非常重要的问题。在过去的几十年中,研究人员已经提出了很多降维算法,例如PCA、LLE、LTSA等。而在这些算法中,局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding,LLE)因其在保持局部几何结构方面的优异表现,被广泛应用于图像识别中。不过,LLE算法仍然存在一些问题。例如,在高维度问题中,LLE算法的计算复杂度非常高,有时甚至难以计算。为解决这一问题,已经提出了一种改进的算法——局部线性嵌入降维(PartiallyLinearEmbedding,PLE)。PLE算法不仅能够提高计算速度,而且还可以有效地降低数据维度。因此,本文将探讨PLE算法在红外及微光图像识别中的应用,提高图像识别的准确度和效率。二、;,分析其效果;,探讨其优缺点;,如特征提取、分类方法等。三、,了解PLE算法的理论基础和实现过程;,并对算法进行比较、评估;,并使用PLE算法对其进行降维处理,比较各个降维算法的差异;、分类,分析PLE算法在此过程中的作用。四、,理解其原理和实现过程;,评估其效果;;,PFE算法能够有效提高数据分离度和分类准确率。五、.,[J].Science,2000,290(5500):2323-,GrimesC,[C]//,[C]//,红外图像细节增强方法研究[D].西安电子科技大学,2015.