【摘 要】
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为了提高图像识别性能，采用核典型相关分析（KCCA）和支持向量机（SVM）相结合的方法进行图像识别。从不同维度获取图像文本特征，并采用KCCA方法对图像不同维度特征进行相关分析。将相关系数高的特征进行有效优化，从而保存差异度高的图像判别特征。对经过KCCA后的图像特征进行SVM判别，获得图像识别结果。实验证明，通过选择合适的KCCA核函数，对图像特征进行相关分析，并提取全面有效的图像判别特征，既降
【基金项目】
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国家自然科学基金（61966033）； 广东省教育厅普通高校重点领域专项（2020ZDZX3105）；
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为了提高图像识别性能，采用核典型相关分析（KCCA）和支持向量机（SVM）相结合的方法进行图像识别。从不同维度获取图像文本特征，并采用KCCA方法对图像不同维度特征进行相关分析。将相关系数高的特征进行有效优化，从而保存差异度高的图像判别特征。对经过KCCA后的图像特征进行SVM判别，获得图像识别结果。实验证明，通过选择合适的KCCA核函数，对图像特征进行相关分析，并提取全面有效的图像判别特征，既降低了图像冗余特征，又保存了图像识别特征的全面性。与SVM、神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）相比，KCCA-SVM算法能够获得更高的图像识别准确率。
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