资料介绍
基于二维特征矩阵的二维特征融合( 2DFF)方法——二维主成分分析法能够降低特征矩阵的维数,达到特征融合的目的,但该方法仅在特征向量维数相近的情况下效果较好。传统2DFF特征矩阵构造方法需要在每个特征向量后补0以形成二维特征矩阵,在特征向量维数相差较大时补0个数较多,破坏原始特征向量属性,使最终识别率降低。针对该问题,提出一种基于奇异值分解( SVD)的二维特征矩阵构造方法,该方法将所有特征向量首尾相接组合成一维特征向量,利用SVD的分解特性,在保持特征信号相位不变的情况下,将一维综合特征向量分解成二维特征矩阵,避免大量补0导致信号特性的改变。实验结果表明,该方法在各特征向量维数相差较大的情况下,可获得比在向量后直接补0的特征矩阵构造方法更高的识别率。
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