基于非线性降维的图像识别

通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结构的低维表示向量,将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题。大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差。通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用识别方法的效能。