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摘要
核四元数主成分分析(KQPCA)被成功应用于处理非线性四元数信号,然而,核矩阵维数太高使其对角化非常耗时,目前二维形式的KQPCA(2DKQPCA)并没有成功实现.对此,采用基于块处理和并行计算的思想,提出基于块的2DKQPCA(B2DKQPCA),实现真正意义上的2DKQPCA.基于时间复杂度、应用性能和分块矩阵应为四元数Hermitian矩阵的综合考虑,B2DKQPCA重点处理主对角线、反对角线和主对角线旁3个方向的小块.然后,结合B2DKQPCA与RGB-D图像四元数表示方法,将B2DKQPCA应用于RGB-D目标识别领域.在2个公开库上的实验结果表明,提出的基于列向B2DKQPCA的RGB-D识别算法优于现有基于主成分分析算法和基于卷积神经网络的一些算法.
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