【摘 要】
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特征学习是模式识别研究领域中的重要课题,目前已得到广泛应用,涉及的领域有图像识别、目标检测、步态识别和身份认证等。典型相关分析是特征学习方法中的重要代表之一,本文以典型相关分析框架为基础,对其进行进一步深入研究。典型相关分析是一种线性特征学习方法,其目的是在两组高维模态数据中学习到低维投影方向,使得两模态数据在低维子空间中有最大相关性。但实际采集到的数据通常是非线性的复杂数据,典型相关分析难以有效
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特征学习是模式识别研究领域中的重要课题,目前已得到广泛应用,涉及的领域有图像识别、目标检测、步态识别和身份认证等。典型相关分析是特征学习方法中的重要代表之一,本文以典型相关分析框架为基础,对其进行进一步深入研究。典型相关分析是一种线性特征学习方法,其目的是在两组高维模态数据中学习到低维投影方向,使得两模态数据在低维子空间中有最大相关性。但实际采集到的数据通常是非线性的复杂数据,典型相关分析难以有效处理;且典型相关分析为无监督方法,没有有效利用数据的标签信息,因此无法得到强鉴别力的特征;此外,方法本身仅针对两模态数据,无法分析更多模态数据之间的关系。针对上述三方面问题,本文以图强化的方法来保持高维空间的几何流形和数据的监督信息,从而提出新的特征学习方法。本文的主要工作内容如下:（1）提出图强化典型相关分析方法。数据在高维空间中的排列往往具有一定几何结构,这些有效的结构信息有助于发现数据间的内在联系;类标签信息做为一种强鉴别力的监督信息,能大幅提升方法目标识别的精准度。本文将高维数据流形结构与类标签监督信息进行相辅融合,最大化模态数据间和类内的相关性,使得原始数据在低维空间中既保持几何结构的同时又具有强鉴别性,从而提出图强化典型相关分析方法。为验证本方法的识别性能,本文分别在XM2VTS人脸数据集和Semeion手写体图像数据集上进行了实验,良好的结果显示了本方法的有效性。（2）提出多模态图强化典型相关分析方法。为解决典型相关分析的模态有限性,本文在图强化典型相关分析的基础上对其进行拓展,提出多模态图强化典型相关分析方法。多模态图强化典型相关分析在保留数据高维散布结构与监督信息的同时,分析了多种模态数据的内在关系,进而获取到多种模态数据的低维特征表示,使得方法有更强鉴别性能。本方法能在多种模态数据中同时学习低维相关特征,在ORL数据集和AR数据集上的大量实验结果展示出本方法的鲁棒性和强鉴别能力,与其他算法的对比中体现本方法在图像识别任务中的优越性。图[14]表[4]参[67]
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