基于改进的鲁棒稀疏线性判别分析的图像分类方法和系统
Abstract:
本发明涉及一种基于改进的鲁棒稀疏线性判别分析的图像分类方法和系统。分类方法包括如下步骤:在数据输入模块中输入图像数据集,并存储于数据库中;提取数据库中的图像数据集,在数据特征提取模块中从所述图像数据集提取图像特征;将所述提取的图像特征输入数据分析模块中,并使用RSLDA+方法进行数据的分析处理;以及将所述分析处理的结果输入图像分类模块,并在图像分类模块中执行图像的分类。分类系统包括数据输入模块、数据特征提取模块、数据分析模块和图像分类模块。本发明针对图像分类方法抗噪声较差的问题提出了RSLDA+方法,有效地提升图像特征矩阵的可解释性,能够显著提高图像分类的精准度。
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