基于稀疏交叉视角的多重集典型相关分析研究

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典型相关分析(CCA)作为一种多模态特征抽取方法正越来越受到关注,它通过最大化两组特征样本的相关程度来提取最优投影特征。本文以典型相关分析为基础,将稀疏表示的思想引入多重集典型相关分析,做了如下研究:(1)模式的稀疏表示可以降低运算的空间和时间复杂度,本文在典型相关分析方法中使用稀疏保持自适应选择样本局部信息的同时,计算同类样本之间的权重矩阵,将样本的类别信息嵌入到CCA中,使之成为一种有监督的学习方法;另外,在CCA中引入交叉相关的思想,以增强不同视图不成对样本之间的关系,提出基于样本缺失的稀疏交叉视角典型相关分析算法。为验证CSCCAM算法的有效性,在人为删除部分样本的MFEAT数据库、CENPARMI数据库和CMU PIE人脸库数据上进行实验验证。实验结果表明CSCCAM算法较CCA,DCCA,LPCCA算法有更高的识别率,表现出对缺失样本数目不敏感的特点。(2)结合稀疏交叉视角典型相关分析算法,从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析(MCCA)为研究基础,提出了一种有样本缺失的稀疏交叉视角的多重集典型相关分析(Multiset canonical sparse cross-view correlation analysis with Missing Samples,CSMCCAM)方法。为验证CSMCCAM算法的有效性,在手写体数据集和CENPARMI数据库进行实验验证。实验结果表明CSMCCAM算法对缺失样本数目不敏感,在分类精度上较MCCA,DMCCA和LPMCCA三种算法更高。(3)为解决传统CCA算法中的小样本问题,本文提出一种新的有监督的特征抽取方法,二维鉴别型多重集典型相关分析(2D-DMCCA)算法,该算法直接从图像矩阵中抽取特征,而不是像传统算法把二维图像矩阵拉成一维向量,这在一定程度上避免了人脸识别中存在的“高维小样本问题”也使特征抽取的速度明显提高。为验证2D-DMCCA算法的有效性,在AR和FERET人脸数据库进行实验验证,实验结果表明了2D-DMCCA算法的识别率和运行时间都高于MCCA和DMCCA算法。
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