Представлены алгоритмы двумерного анализа главных компонент (Two-dimensional Principal Component Analysis – 2D PCA) ориентированные на обработку цифровых изображе-ний больших размеров в условиях малой выборки. Алгоритмы основаны на прямом вычисле-нии двух матриц ковариации по всем исходным изображениям без их преобразования в векто-ры. Результат анализа – нахождение главных компонент для строк и столбцов исходных изо-бражений и построение соответствующих им матриц двумерной проекции. Обсуждаются два способа выполнения 2D PCA, соответствующие параллельной и каскад-ной формам его реализации. Оценены характеристики представленных алгоритмов
Компьютерная Оптика, 2010г., том 34, № 4, стр. 545-551.