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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,2DCCA仍然与2DLDA等价.为了打破这种约束,提出了一种基于样本标号的2DCCA改进算法.在ORL和AR人脸库上的实验表明,提出的方法优于传统的2DCCA. 相似文献
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