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PCA算法采用一维向量计算协方差矩阵,再求特征向量,不仅计算量大,而且会破坏图像的二维结构。为此对PCANet进行改进,提出(2D)~2-PCANet。该网络采用(2D)~2-PCA算法计算特征模板,利用二维图像矩阵计算协方差矩阵,然后求特征向量。相比PCA算法,不仅计算量小,而且会保留更多图像的二维关系。使用(2D)~2-PCANet和PCANet在杂草种子图像数据集上进行实验,结果表明,相比PCANet,该算法取得了更高的识别率,最高为97.04%。进一步采用稀疏正交交换法,通过减小每层图像的重