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为克服上述问题,一些研究者试图把​​该图像作为基体,而不是一个向量。 Yang等人。 [41]提出了一种2D-PCA算法,直接从图像矩阵表示计算图像散布矩阵。李和元[24]提出了一种2D-LDA使用图像矩阵表示的想法延伸LDA。 Chen等人。 [4]开发了2D-LPP它通过保留样品的局部结构直接提取从图像矩阵表示适当的功能。 Xu等人。 [38]用来判别信息来构建基于2D-LPP的邻接图,和宇进一步发展[42] 2D-DLPP,2D-LPP的变化,它使用的判别信息。这些二维方法不仅减少了时间和空间的复杂性,但也保留了2D图像的空间结构信息。

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为了克服上述问题,一些研究人员试图将图像视为一个而不是一个向量的矩阵。杨 et al.[41] 提出一种 2D PCA 算法来直接计算图像散点图矩阵从图像矩阵表示形式。李和元 [24] 2D LDA 扩展 LDA 提出了使用图像矩阵表示的想法。Chen 等人 [4] 开发 2D 乐普的适当功能直接提取图像矩阵表示通过保留局部结构的样本。徐 et al.[38] 使用的判别信息构建邻接图基于 2D-乐普和俞进一步发展 DLPP [42] 2D,2D 乐普,使用判别信息的变体。这两个三维方法不仅减少了时间和空间的复杂性,但也保留空间的结构信息的 2D 图像。

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要克服上述问题,有些研究员试图对待图象作为矩阵而不是传染媒介。杨[41]等提出2D-PCA算法从图象矩阵表示直接地计算图象消散矩阵。李和元[24]使用图象矩阵表示的想法,提出2D-LDA延伸LDA。陈[4]等开发了从图象矩阵表示直接地提取适当的特点通过保存样品地方结构的2D-LPP。

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要克服上述问题,有些研究员试图对待图象作为矩阵而不是传染媒介。 杨等。 (41) 提出第2PCA种算法从图象矩阵表示直接地计算图象消散矩阵。 李和元 (24) 提出2LDA使用图象矩阵表示的想法延伸LDA。 陈等。 (4) 开发了从图象矩阵表示直接地提取适当的特点通过保存样品地方结构的2LPP。 Xu等。 (38) 使用有识别力的信息修建根据第2LPP的毗邻物图表,并且Yu进一步开发了(42) 第2DLPP,使用有识别力的信息的变异第2LPP。 这些二维方法不仅减少时间和空间的复杂,而且保存第2个图象的空间结构信息。
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