应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法

应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法标题：应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法摘要：水下生物识别在海洋生态研究、资源管理以及安全防御等领域具有重要意义。本论文提出了一种应用于水下生物识别的

应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法 标题：应用于水下生物识别的联合范数主成分分析算法 摘要：水下生物识别在海洋生态研究、资源管理以及安全防御等领 域具有重要意义。本论文提出了一种应用于水下生物识别的联合范数主 Joint Norm Principal Component Analysis, JNPCA 成分分析（）算法。该 算法通过联合范数正则化和主成分分析相结合，有效处理水下生物识别 JNPCA 问题中的高维数据和样本不平衡等特点。实验结果表明，算法在 水下生物识别任务中具有较好的性能和鲁棒性，可以为水下生物识别研 究提供有效的方法和工具。 关键词：水下生物识别，联合范数，主成分分析，高维数据，样本 不平衡 1 引言 水下生物识别是研究和识别海洋中各种生物种类的科学方法，它在 海洋生态研究、资源管理和安全防御等领域具有广泛应用。随着水下观 测技术和传感器技术的不断发展，海洋生物图像获取的数量和质量都得 到了大幅提升，但水下生物识别的挑战也日益凸显。传统的基于手工特 征和浅层模型的方法在处理高维数据和样本不平衡等问题上存在较大的 局限性，因此需要一种更加有效的算法来解决这些问题。 2 相关工作 2.1 水下生物识别方法 目前，水下生物识别方法可以分为四大类：基于图像特征的方法、 基于模型的方法、基于深度学习的方法以及基于联合范数的方法。其 中，基于联合范数的方法由于能够考虑到特征的空间关系和相互关联 性，成为近年来水下生物识别领域的研究热点。 2.2 联合范数主成分分析算法