主元分析法PCA在图像颜色特征提取中的应用
主成分分析法及其应用
主成分分析法及其应用一、本文概述主成分分析法（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的统计方法。
它通过正交变换将原始数据集中的多个变量转换为少数几个互不相关的主成分，这些主成分能够最大程度地保留原始数据集中的信息。
本文旨在全面介绍主成分分析法的基本原理、实现步骤以及在各个领域中的应用案例。
我们将详细阐述主成分分析法的数学基础和算法流程，包括协方差矩阵、特征值、特征向量等关键概念的计算方法。
然后，我们将通过实例演示如何使用主成分分析法进行数据降维和特征提取，以及如何通过可视化工具展示降维后的数据效果。
我们将探讨主成分分析法在机器学习、图像处理、生物信息学、社会科学等多个领域中的实际应用，展示其在数据分析和处理中的重要价值和潜力。
二、主成分分析法的基本原理主成分分析法（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种在多个变量中找出主要影响因素，并通过降维技术把多个变量转化为少数几个互不相关的综合变量的统计方法。
这种方法在保持数据信息损失最小的原则下，通过正交变换将原始数据转化为一个新的坐标系统，使得在这个新的坐标系统中，任何数据的最大方差都投影在第一主成分上，第二大的方差都投影在第二主成分上，以此类推。
变量降维：在多数情况下，原始数据集中可能存在多个变量，这些变量之间可能存在相关性。
主成分分析通过构造新的变量（即主成分），这些新变量是原始变量的线性组合，并且新变量之间互不相关，从而将原始的高维数据空间降维到低维空间，实现数据的简化。
方差最大化：主成分分析的另一个重要原理是方差最大化。
这意味着，第一个主成分将捕获数据中的最大方差，第二个主成分捕获第二大方差，以此类推。
通过这种方式，主成分分析能够识别出数据中的主要变化方向和模式。
数据解释性：主成分分析生成的主成分是对原始数据的线性变换，因此，每个主成分都可以被解释为原始变量的某种组合。
pca的原理及应用
PCA的原理及应用1. 什么是PCA主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，用于将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要信息。
PCA通过线性变换将原始特征空间映射到新的特征空间，新的特征空间中的维度是原始空间的子空间，并且这些新特征是原始特征的线性组合。
2. PCA的原理PCA的主要目标是找到可以最好地保留数据中信息的正交投影。
以下是PCA的具体步骤：1.数据预处理：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征具有相同的重要性。
2.计算协方差矩阵：计算数据的协方差矩阵，该矩阵描述了不同特征之间的相关性。
3.计算特征值和特征向量：计算协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量构成了新的特征空间，特征值表示了新特征空间的重要性。
4.选择主成分：根据特征值的大小，选择最重要的特征向量作为主成分。
5.数据转换：通过将原始数据投影到主成分上，将高维数据转换为低维数据。
3. PCA的应用3.1 数据可视化PCA可以用于将高维数据映射到二维或三维空间，从而进行数据可视化。
通过可视化，我们可以更好地理解数据之间的关系，发现潜在的模式或异常。
3.2 特征选择在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤。
通过PCA，我们可以选择保留主要信息的主成分，从而减少特征的数量，提高模型的性能和计算效率。
3.3 噪声过滤在实际应用中，数据通常包含各种噪声。
通过PCA，我们可以把噪声所占的成分剔除掉，保留主要的信号部分，从而提高数据的质量。
3.4 维度约简高维数据会带来计算和存储的困难，通过PCA，我们可以将高维数据转换为低维数据，从而减少计算和存储的开销。
3.5 数据压缩通过PCA，我们可以将原始数据通过投影到主成分上进行压缩，从而减少数据的存储空间，同时保留数据的主要信息。
4. 总结PCA是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要信息。
特征提取的方法有哪些
特征提取的方法有哪些特征提取是指从原始数据中提取出对所研究问题有用的信息，通常用于数据分析、模式识别、机器学习等领域。
特征提取的好坏直接影响着数据分析和模型训练的效果，因此选择合适的特征提取方法非常重要。
下面将介绍几种常见的特征提取方法。
1. 直方图特征提取方法。
直方图特征提取是一种简单而有效的方法，它将数据按照一定的区间进行划分，然后统计每个区间内的数据点个数或者频率。
直方图特征提取适用于连续型数据，例如图像、音频等。
通过直方图特征提取，可以将原始数据转化为直方图特征向量，从而方便后续的数据分析和模式识别。
2. 主成分分析（PCA）特征提取方法。
主成分分析是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得映射后的数据具有最大的方差。
在主成分分析中，新坐标系的基向量即为原始数据的主成分，可以将原始数据映射到主成分上，从而实现数据的降维和特征提取。
3. 小波变换特征提取方法。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解为不同尺度和频率的小波系数。
小波变换特征提取可以提取信号的局部特征，适用于处理非平稳信号和非线性信号。
通过小波变换特征提取，可以获取信号的时频信息，从而实现对信号的特征提取和分析。
4. 自编码器特征提取方法。
自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它可以通过学习数据的内在表示来实现特征提取。
自编码器特征提取可以将原始数据映射到一个低维的隐含空间中，从而实现数据的特征提取和降维。
自编码器特征提取适用于图像、文本、音频等多种类型的数据，是一种非常灵活和有效的特征提取方法。
5. 卷积神经网络（CNN）特征提取方法。
卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以通过卷积层和池化层来提取数据的特征。
卷积神经网络特征提取适用于图像、视频等数据的特征提取，它可以学习到数据的局部特征和全局特征，从而实现对数据的高效特征提取和表示。
总结。
特征提取是数据分析和模式识别中非常重要的一步，选择合适的特征提取方法可以提高数据分析和模型训练的效果。
PCA主成分分析原理及应用
主元分析(PCA)理论分析及应用什么是PCA?PCA是Principal component analysis的缩写，中文翻译为主元分析/主成分分析。
它是一种对数据进行分析的技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。
正如它的名字：主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。
因此应用极其广泛，从神经科学到计算机图形学都有它的用武之地。
被誉为应用线形代数最价值的结果之一。
在以下的章节中，不仅有对PCA的比较直观的解释，同时也配有较为深入的分析。
首先将从一个简单的例子开始说明PCA应用的场合以及想法的由来，进行一个比较直观的解释；然后加入数学的严格推导，引入线形代数，进行问题的求解。
随后将揭示PCA与SVD(Singular Value Decomposition)之间的联系以及如何将之应用于真实世界。
最后将分析PCA理论模型的假设条件以及针对这些条件可能进行的改进。
一个简单的模型在实验科学中我常遇到的情况是，使用大量的变量代表可能变化的因素，例如光谱、电压、速度等等。
但是由于实验环境和观测手段的限制，实验数据往往变得极其的复杂、混乱和冗余的。
如何对数据进行分析，取得隐藏在数据背后的变量关系，是一个很困难的问题。
在神经科学、气象学、海洋学等等学科实验中，假设的变量个数可能非常之多，但是真正的影响因素以及它们之间的关系可能又是非常之简单的。
下面的模型取自一个物理学中的实验。
它看上去比较简单，但足以说明问题。
如图表 1所示。
这是一个理想弹簧运动规律的测定实验。
假设球是连接在一个无质量无摩擦的弹簧之上，从平衡位置沿轴拉开一定的距离然后释放。
图表1对于一个具有先验知识的实验者来说，这个实验是非常容易的。
球的运动只是在x轴向上发生，只需要记录下轴向上的运动序列并加以分析即可。
主成分分析与应用
主成分分析与应用PCA的核心思想是将原始数据投影到一组新的正交变量中，使得保留的信息量最大化。
这些新的正交变量被称为主成分，按照其对原始数据的贡献程度依次排序。
通过保留最重要的主成分，我们可以将高维数据降低到低维空间中，同时尽量保留原始数据的结构和关系。
在应用方面，PCA有多种用途：1.数据降维：在高维数据中，存在大量的冗余信息和噪声。
通过PCA，我们可以将数据降维到更低的维度空间中，从而减少噪声和冗余信息的影响，提高数据的可解释性和处理效率。
降维后的数据还可以用于可视化展示和后续分析。
2.数据可视化：使用PCA可以将高维数据映射到二维或三维空间中，方便进行可视化展示。
通过观察不同样本点在降维空间中的分布，可以发现数据的聚类结构、异常点和关联规律，为后续的数据分析和决策提供依据。
3.噪声滤除：在一些情况下，数据中存在噪声或异常值，可能会干扰数据分析和模型构建的结果。
通过PCA，可以将噪声的影响降低到最低限度，提高数据的净化程度。
4.特征提取：在一些任务中，原始数据包含大量的特征，但并非每个特征都对任务有用。
通过PCA，我们可以提取出对任务最相关的特征，从而简化特征表示和模型构建。
5.数据压缩：在数据存储和传输方面，高维数据占用较大的空间和带宽。
通过PCA，可以将数据压缩到更低维度的表示形式，从而节省存储空间和传输成本，提高数据的处理效率和速度。
PCA的应用领域非常广泛，涵盖了统计学、机器学习、信号处理、图像处理、生物信息学等众多领域。
例如，在图像处理中，可以使用PCA提取图像的纹理特征和主题内容，实现图像分类和识别。
在金融领域，可以使用PCA对金融市场的股票数据进行降维和特征提取，帮助投资者识别投资机会和管理风险。
总的来说，PCA是一种简单有效的数据降维和特征提取方法，广泛应用于各个领域。
通过PCA，我们可以从高维数据中提取出最相关的信息，实现数据的简化、可视化和解释，为后续的数据分析和决策提供支持。
pca应用实例
PCA应用实例介绍主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是一种常用的统计学方法，主要用于降维和数据可视化，通过线性变换将原始数据映射到新的坐标系中。
PCA通过找到数据中的主要方差贡献方向，实现数据的降维，同时保留了原始数据的主要信息。
本文将通过多个实例，详细讨论PCA在实际问题中的应用，并介绍其原理和优缺点。
实例一：图像处理1.1 问题描述在图像处理中，图像通常由二维矩阵表示，每个像素点包含了RGB三个通道的数值。
然而，某些图像数据维度非常大，每个像素点可能包含多个通道，这对于后续的处理和分析来说是一个挑战。
1.2 基于PCA的解决方案通过应用PCA，我们可以将高维图像数据降低至低维表示，同时保留了图像数据的主要信息。
具体步骤如下：1.将图像数据转化为矩阵形式。
2.对矩阵进行中心化处理，即将每个像素点的数值减去其所在通道的均值。
3.计算协方差矩阵。
4.对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
5.根据特征值的大小，选择主成分个数。
6.将原始图像数据投影到所选择的主成分上，得到新的低维表示。
1.3 优缺点分析优点：•可以降低图像数据的维度，减少计算量。
•可以去除图像数据中的冗余信息，强调关键特征。
•可以提高图像处理的效果和速度。
缺点：•可能会损失部分图像细节信息。
•在特征值较小时，协方差矩阵的估计误差较大。
实例二：金融风险管理2.1 问题描述在金融风险管理中，需要对大量的金融指标进行分析，以便确定投资组合的风险情况。
然而，不同的金融指标之间可能存在相关性，导致数据具有高度的冗余。
2.2 基于PCA的解决方案通过应用PCA，我们可以将多个相关的金融指标转化为一组无关的主要成分，从而降低数据的维度，减少冗余度。
具体步骤如下：1.收集金融数据并进行预处理，包括缺失值处理和数据标准化。
2.计算协方差矩阵。
3.对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
PCA(主成分分析)的原理与应用
PCA(主成分分析)的原理与应用简介主成分分析（PCA）是一种常用的多变量数据降维技术，用于发现数据中的主要模式与关系。
通过PCA，可以将高维数据转换为低维表示，从而减少计算复杂度、去除冗余信息、提取关键特征等。
本文将介绍PCA的基本原理和常见的应用场景。
1. PCA的基本原理PCA的基本思想是通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中，新的坐标系由一组互相正交的基向量构成。
这些基向量被称为主成分，每个主成分都是原始数据的一个线性组合。
通过保留最重要的主成分，可以实现数据降维。
1.1 数据标准化在应用PCA之前，通常需要对原始数据进行标准化处理。
标准化可以使不同特征的数据具有相同的尺度，避免某些特征对PCA结果的影响过大。
常见的标准化方法有均值方差标准化和最大最小值标准化。
1.2 协方差矩阵与特征值分解PCA的核心是通过计算协方差矩阵来确定主成分。
协方差矩阵反映了不同维度之间的相关性。
通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征值和特征向量。
特征值表示了数据在对应特征向量方向上的方差，特征向量则表示了变换后的坐标系中各维度的方向。
1.3 选择主成分在进行特征值分解后，主成分的选择是根据特征值的大小进行的。
通常保留较大的特征值对应的特征向量作为主成分，因为这些特征值表示了数据的主要变化模式。
1.4 重构数据通过选取主成分，可以将原始数据投影到新的坐标系中。
重构数据可以通过将原始数据乘以选取的主成分对应的特征向量来实现。
2. PCA的应用场景PCA有广泛的应用场景，以下列举一些常见的应用领域。
2.1 降维与特征选择在高维数据中，存在大量冗余和噪音信息。
通过使用PCA，可以将高维数据降低到较低的维度，并保留重要的特征，从而提高数据的表示效果和计算效率。
2.2 数据压缩与图像处理PCA在数据压缩和图像处理中也有广泛的应用。
通过PCA，可以用较少的数据表示信息量较大的图像，从而实现图像的压缩和存储。
同时，还可以对图像进行去噪、增强和特征提取等操作。
使用PCA进行图像特征抽取的步骤解析
使用PCA进行图像特征抽取的步骤解析近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，图像特征抽取变得越来越重要。
在众多图像特征抽取方法中，主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用且有效的方法。
本文将对使用PCA进行图像特征抽取的步骤进行解析。
首先，让我们了解一下PCA的基本原理。
PCA是一种无监督学习方法，其目标是通过线性变换将原始数据映射到一个新的特征空间，使得映射后的特征具有最大的方差。
简单来说，PCA通过找到数据中最主要的方向，将高维数据降维到低维空间，同时尽量保留数据的信息。
步骤一：数据预处理在应用PCA之前，需要对原始图像数据进行预处理。
这一步骤包括去除噪声、图像灰度化、归一化等操作。
去除噪声可以采用滤波器等方法，确保数据的准确性。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，简化计算过程。
归一化是将图像像素值映射到一个固定的范围内，以避免不同图像之间的差异对PCA结果的影响。
步骤二：构建协方差矩阵PCA的核心是通过计算协方差矩阵来确定主成分。
协方差矩阵反映了不同特征之间的相关性。
在图像特征抽取中，我们可以将每个像素看作一个特征，将所有图像样本的像素值组成一个矩阵，然后计算该矩阵的协方差矩阵。
步骤三：特征值分解接下来，我们对协方差矩阵进行特征值分解。
特征值分解可以得到协方差矩阵的特征值和特征向量。
特征值表示了协方差矩阵在特征空间中的方差，而特征向量则表示了协方差矩阵的主成分方向。
通过对特征值进行排序，我们可以选择最大的几个特征值对应的特征向量作为主成分。
步骤四：降维在得到特征向量后，我们可以将原始数据映射到这些特征向量所张成的低维空间中。
这样，我们就实现了图像特征的降维。
通常情况下，我们选择前几个特征向量对应的特征值之和占总特征值之和的比例作为降维的阈值。
通过调整阈值的大小，我们可以控制降维后的特征数量。
步骤五：重构图像降维后，我们可以通过将低维特征映射回原始特征空间来重构图像。
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收稿日期:2006-04-21作者简介:张晓飞(1974-),女,辽宁沈阳人,沈阳大学硕士研究生・第18卷第5期2006年10月沈阳大学学报J OU RNAL OF SHEN YAN G UN IV ERSIT Y Vol 118,No.5Oct.2006文章编号:100829225(2006)0520093203主元分析法(PCA )在图像颜色特征提取中的应用张晓飞1,万福才1,2,刘 朋3(1.沈阳大学信息工程学院,辽宁沈阳 110044;2.大连理工大学信息与控制研究中心,辽宁大连 116024;3.新东北电器高压开关有限公司,辽宁沈阳 110025)摘 要:提出了一种基于HSV 颜色模型,利用主元分析法(PCA )对图像的颜色进行特征提取的方法,大大降低了特征向量的维数,减小了特征数据库的规模・用支持向量机进行分类测试时,取得了较好的分类效果・该方法为图像的检索建立了良好的基础・关 键 词:主元分析法;特征提取;量化处理;支持向量机中图分类号:TP 391141 文献标识码:A随着多媒体数据库尤其是大量图像库的广泛应用,图像的有效检索手段逐渐引起人们的重视・传统的采用基于关键字或描述性文本的数据库检索方式,已远远不能满足人们的需要・近年来,国际上广泛开展了基于内容的图像检索(C BIR )的研究[1-2]・C BIR 是指根据图像的颜色、形状、纹理等特征以及这些特征的组合来查询图像,是计算机图像处理和数据库技术的有效结合・颜色是彩色图像的最显著特征之一・因此,基于颜色的查询是基于内容的图像检索中最基本的方法・这种查询可针对任何类型的彩色图像・目前,人们已提出了许多种借助于颜色特征对图像进行检索的方法・这些方法常用的彩色空间有R G B 和HSV ,提取的主要特征是颜色直方图・常用的计算直方图之间距离的方法有直方图相交法、距离法等[3-6]・文献[7]以直方图作为图像的颜色特征进行图像检索,需要存储大量的冗余特征信息,不能精确而简洁地描述图像・本文提出了一种基于HSV 颜色模型,利用主元分析法(PCA )对图像的颜色进行特征提取的方法,大大降低了特征向量的维数,减小了特征数据库的规模・1 颜色的特征提取图像的颜色有多种表示方式,其中HSV 颜色模型是一种适合肉眼分辨的模型,它把彩色信息表示为三种属性:色调h 、饱和度s 和亮度v ・HSV 模型的色调h 是由颜色名称来辨别的,如红、橙、绿,它用角度0°～360°度量;亮度v 是颜色的明暗程度,通常用百分比度量,从黑0到白100%;饱和度s 指颜色的深浅,用百分比来度量,为从0到完全饱和的100%・这种颜色模型用Munsell 三维空间坐标系统表示,因坐标之间的心理感知独立性,因此,可以独立感知各颜色分量的变化;且这种颜色模型具有线性伸缩性,可感知的颜色差是与颜色分量的相应样值上的欧氏距离成比例的・在CB IR 中应用这种模型更适合用户的肉眼判断・1.1 从RG B 空间转换到HSV 空间从图像中一般都能得到R G B 三色值・从R G B 到HSV 空间的转换如下:给定R G B 颜色空间的值(r ,g ,b ),r ,g ,b ∈[0,255],则变换到HSV 空间的h ,s ,v 值如下[8]・设Max =Max (r ,g ,b ),Min =Min (r ,g ,b ),则:v =(0.299r +0.587g +0.114b )255・s =0,Max =0(Max -Min )Max,else h=0,Max=Min60g-bMax-Min,Max=r&g>b 360+60(g-b)Max-Min,Max=r&g<b 602+b-rMax-Min,Max=g604+r-gMax-Min,else其中,s,v[0,1],h∈[0,360]・1.2 HSV的量化对HSV三个分量按照人的颜色感知进行非等间隔的量化,以减少计算量・把色调h分量分成16份,饱和度s和亮度v分量分别分成4份,并根据色彩的不同范围进行量化,量化后的色调、饱和度和亮度值分别为h,s,v・s=0,s∈(0,0.15] 1,s∈(0.15,0.4] 2,s∈(0.4,0.75] 3,s∈(0.75,1]v=0,v∈(0,0.15] 1,v∈(0.15,0.4] 2,v∈(0.4,0.75] 3,v∈(0.75,1]h=0,h∈(345,15] 1,h∈(15,25] 2,h∈(25,45] 3,h∈(45,55] 4,h∈(55,80] 5,h∈(80,108] 6,h∈(108,140] 7,h∈(140,165] 8,h∈(165,190] 9,h∈(190,220] 10,h∈(220,255] 11,h∈(255,275] 12,h∈(275,290] 13,h∈(290,316] 14,h∈(316,330] 15,h∈(330,345]按以上的量化级,把三个颜色分量合成矩阵L,则L=h・Q s・Q v+s・Q v+v(1)其中,Q s、Q v分别是分量s和v的量化级数,取Q s=4,Q v=4,因此(1)式可表示为L=16h+4s+v(2)由式(2)可知,由于h、s、v各分量的量化等级不同,减小了饱和度s和图像亮度v对检索结果的影响,对颜色分布不同的图像能很好地检索出来,故能充分利用图像的颜色信息特征满足对图像检索的要求・1.3 主元分析法(PCA)对L的降维处理由节1.2可得到L矩阵,L为一m×n矩阵,m、n由图像尺寸决定・主元分析法(PCA)是一种线性降维技术,其基本思想是通过对数据协方差矩阵的分解,在其n个特征值中取前a个特征值,(n-a)个特征值被滤出・a远小于n,而a 个特征值对应的特征向量构成负荷矩阵P∈R n×a,L到低维空间的投影就包含在得分矩阵中T=L P(3)由T返回到n维空间的投影为^L=TP T(4)由^L张成的子空间称为得分空间,其所包含的信息量近似原空间L中所包含的信息量[9]・由矩阵L可求出其协方差矩阵S的特征值分解S=1/(n-1)L T L=VΛV T(5)Λ包含幅值递减的非负实特征值(λ1≥λ2≥…≥λn≥0)・为了最优地获取数据的变化量,这里a= 6,即取前6个特征值・2 实验结果为了测试利用PCA方法进行颜色特征提取的分类效果,从Corel Photo G allery图像库中选取三类图像(花、赛车、日落)进行测试・2.1 参数选择近几年来,在统计学习理论基础上发展起来的支持向量机(SVM)正成为机器学习领域中新的研究热点[10]・支持向量机技术有着广泛的用途,它在人脸检测、图像分类[11-12]等很多领域都获得很大成功・本文用PCA提取各类图像的颜色特征,作为支持向量机的输入向量,对图像进行分类学习・采用one vs.one的方法对每类图像进行学习,每类图像中图片的数量均为90・以5∶4的比例分配给训练集和测试集・通过对支持向量机软件的研究[13-14],最终选择libsvm22181对数据进行分类训练,在DOS下进行操作・为了提高分类的准确率,先对训练集和测试集的数据用svmscale命令进行归一化处理,惩罚因子C选择1000,经实验比较,高斯核函数K(x,y)=exp(-x-y2/ 2σ2)的学习效果好,因此,本文选择高斯核函数,其参数σ通过实验进行选择和确定・2.2 实验结果令σ分别取011,015,1,2进行实验,结果如49沈 阳 大 学 学 报 第18卷表1所示・ 表1实验结果σ类 别准确率/%花VS.日落71.250.1花VS.赛车52.50日落VS.赛车62.50花VS.日落75.000.5花VS.赛车61.25日落VS.赛车65.00花VS.日落65.001.0花VS.赛车57.50日落VS.赛车63.75花VS.日落60.002.0花VS.赛车52.50日落VS.赛车52.50由以上实验可知,当σ=015时准确率相对高一些・3 结 论从上述实例可以看出,利用主元分法(PCA )对彩色图像颜色特征进行提取,可将原图像从m ×n ×3m ×a (a 远小于n ),大大降低了特征向量的维数,减小了特征数据库的规模,为图像的检索建立了良好的基础・将提取的颜色特征与纹理特征相结合作为支持向量机(SVM )的输入,同时引入相关反馈来对图像进行分类与检索,以便近一步提高检索效率是有待进一步研究的内容・参考文献:[1]Flickner Metal.Query by image and video content :TheQBIC system[J ].IEEE Computer ,1995,28(9):23-32.[2]Aslandogan Y A ,Clement ,Yu T ,et al.Techniques and systems for image and video retrieval [J ].IEEE trans on Knowledge and Data Engineering ,1999,11(1):56-63.[3]刘芳,王涛,周登文.基于颜色-空间二维直方图的图像检索[J ].计算机工程与应用,2002,38(2):85-88.[4]曹莉华,柳伟,李国辉.基于多种主色调的图像检索算法研究与实现[J ].计算机研究与发展,1999,36(1):96-100.[5]金韬,任秀丽.图像检索中颜色特征的提取与匹配[J ].计算机辅助设计与图形学报,2000,12(6):459-462.[6]毛力,张晓林.基于颜色内容的图像检索原理与方法[J 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;3.New Northeastern Electricity High voltage of Switchgear Co.,Ltd.,Shenyang 110025,China )Abstract :A method for image retrieval based on HSV color model is proposed.The application of PCA in color 2based feature extraction of image is used.The number of dimensions of the feature is effectively reduced ;the size of the feature database is decreased.When SVM is used to test the classification ,better result is obtained.This method will establish a good basement for image retrieval.K ey w ords :PCA ;feature extraction ;quantify disposal ;SVM【责任编辑 刘晓鸥】59第5期 张晓飞等:主元分析法(PCA )在图像颜色特征提取中的应用。