基于正交局部保持投影(OLPP)算法的表格识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在传统LPP算法基础上引入正交约束，开发出正交局部保持投影(OLPP)算法，通过MATLAB实现高效的特征提取与降维。系统专门优化表格图像识别流程，可生成低维正交特征表示，提升识别精度与计算效率。

详 情 说 明

基于正交局部保持投影（OLPP）算法的表识别系统优化与实现

项目介绍

本项目针对传统流形学习算法中局部保持投影（LPP）存在的正交性不足问题，通过引入正交约束改进得到正交局部保持投影（OLPP）算法。系统能够有效提取数据集的低维正交特征表示，并将其应用于表格图像识别任务，显著提升了特征提取的质量和表格识别的准确率。

功能特性

• 数据预处理：支持多种格式表格图像的加载与标准化处理
• OLPP特征提取：实现带正交约束的流形学习特征降维算法
• 降维可视化：提供2D/3D散点图展示降维效果
• 表格结构识别：实现表格边框检测和单元格分割识别
• 性能评估：生成包含识别准确率、时间复杂度分析等量化指标的评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 原始高维数据集（N×D矩阵） - 表格图像数据（PNG、JPG等格式） - 设置邻域参数（k近邻参数、热核参数等） - 指定降维目标维度

1. 运行主程序：

```matlab main.m

1. 获取输出结果：

- 低维正交特征表示（N×d矩阵） - 特征投影变换矩阵 - 表格识别结果（边框检测、单元格分割） - 算法性能评估报告 - 降维可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括数据预处理模块的调用、正交局部保持投影算法的执行、降维结果的可视化生成、表格图像的结构识别分析以及整体算法性能的评估与报告输出功能。