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二维典型相关分析的实质与改进算法

来源 :解放军理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：SK_flyfox

【摘 要】

：

由于样本数常小于样本维数,传统的典型相关分析方法CCA(canonical correlation analysis)会产生小样本问题。为了解决这类问题,一种新的有监督特征抽取方法——二维典型相关分析2DCCA被提出。与传统CCA方法把二维图像矩阵拉成一维向量不同,2DCCA直接从图像矩阵中抽取特征,该方法有效地解决了小样本问题。但是在单特征下,CCA的类标编码对识别率会产生影响,在一维情况下,传

【作 者】

：

杨茂龙 孙权森 夏德深 袁珏 

【机 构】

：

南京理工大学计算机学院,解放军国际关系学院,解放军理工大学气象学院

【出 处】

：

解放军理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2009年06期

【关键词】

：

典型相关分析 类标编码 线性鉴别分析 特征抽取 人脸识别 CCA （canonical correlation analysis）  class-label e 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（60773172）,江苏省自然科学基金资助项目（BK2008411）.

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由于样本数常小于样本维数,传统的典型相关分析方法CCA(canonical correlation analysis)会产生小样本问题。为了解决这类问题,一种新的有监督特征抽取方法——二维典型相关分析2DCCA被提出。与传统CCA方法把二维图像矩阵拉成一维向量不同,2DCCA直接从图像矩阵中抽取特征,该方法有效地解决了小样本问题。但是在单特征下,CCA的类标编码对识别率会产生影响,在一维情况下,传统的类标编码使得CCA等价于LDA,从而限制了CCA抽取更多有效的识别特征。证明了在传统的类标编码时,2

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