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局部线性嵌入降维及其在红外及微光图像识别中的应用的开题报告
（PartiallyLinearEmbeddingforDimensionalityReductionandItsApplicationinInfraredandLow-lightImageRecognition:Proposal）
一、研究背景及意义
随着计算机技术的飞速发展与图像采集设备的不断进步，红外及微光图像的应用越来越广泛。但是，由于这些图像的特殊性质，如低对比度、噪声多等，传统的识别方法很难取得较好的效果。为此，减少数据维数，提高数据的可分性就成为了图像识别中一个非常重要的问题。
在过去的几十年中，研究人员已经提出了很多降维算法，例如PCA、LLE、LTSA等。而在这些算法中，局部线性嵌入（LocallyLinearEmbedding，LLE）因其在保持局部几何结构方面的优异表现，被广泛应用于图像识别中。
不过，LLE算法仍然存在一些问题。例如，在高维度问题中，LLE算法的计算复杂度非常高，有时甚至难以计算。为解决这一问题，已经提出了一种改进的算法——局部线性嵌入降维（PartiallyLinearEmbedding,PLE）。
PLE算法不仅能够提高计算速度，而且还可以有效地降低数据维度。因此，本文将探讨PLE算法在红外及微光图像识别中的应用，提高图像识别的准确度和效率。
二、主要研究内容
1.对PLE算法的理论分析和实现过程进行研究；
2.研究在红外及微光图像识别中PLE算法的应用，分析其效果；
3.分析PLE算法与其他算法的比较，探讨其优缺点；
4.研究图像识别中其他相关技术，如特征提取、分类方法等。
三、研究方法和流程
1.搜集PLE算法相关的文献资料，了解PLE算法的理论基础和实现过程；
2.在Matlab中编写PLE算法，并对算法进行比较、评估；
3.收集红外及微光图像数据库，并使用PLE算法对其进行降维处理，比较各个降维算法的差异；
4.对处理后的图像进行特征提取、分类，分析PLE算法在此过程中的作用。
四、预期的研究结果
1.对PLE算法进行深入研究，理解其原理和实现过程；
2.分析PLE算法在红外及微光图像降维中的作用，评估其效果；
3.探讨PLE算法与其他降维算法的优缺点；
4.在图像识别中，PFE算法能够有效提高数据分离度和分类准确率。
五、参考文献
1.RoweisS.T.,SaulL.K.Nonlineardimensionalityreductionbylocallylinearembedding[J].Science,2000,290(5500):2323-2326.
2.DonohoDL,GrimesC,HasanMA.PartiallyLinearEmbeddingofElasticCurvesinFeatureSpace[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018.
3.贾君，王玲玲.局部线性嵌入降维算法研究及应用[C]//2010年中国智能自动化会议.2010.
4.李艳霞，红外图像细节增强方法研究[D].西安电子科技大学，2015.