子模式典型相关分析及其在人脸识别中的应用 被引量：25

1

作者 洪泉 陈松灿 倪雪蕾 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期21-30,共10页

传统的典型相关分析(CCA)是有效的特征提取方法之一,已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域.但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足:1)人脸识别的小样本特性使CCA两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异,... 传统的典型相关分析(CCA)是有效的特征提取方法之一,已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域.但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足:1)人脸识别的小样本特性使CCA两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异,难以直接应用;2)作为一种全局线性投影方法,不足以很好地描述非线性的人脸识别问题;3)缺乏对局部变化的识别鲁棒性.本文受已提出的子模式主分量分析(SpPCA)的启发,提出了子模式典型相关分析(SpCCA).该方法将局部与全局特征矢量之间的相关性特征作为有效的判别信息,既达到了融合局部与全局信息的目的,又消除了特征之间的信息冗余.通过子模式的划分,SpCCA避免了小样本问题,更好地描述了非线性的人脸识别问题;并通过投票方式融合结果,增强了对局部变化的鲁棒性.在AR与Yale两个人脸数据集上的实验证实了该方法比对比方法不仅有更优的识别性能,而且更加稳定和鲁棒. 展开更多

关键词 典型相关分析(cca) 子模式主分量分析(SpPCA) 子模式典型相关分析(Spcca) 小样本问题 人脸识别

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基于特征子模式典型相关分析的热释电红外信号识别 被引量：1

2

作者 龚卫国 王林泓 贺莉芳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期884-891,共8页

为使现有热释电红外(PIR)探测器具有识别检测区域内红外辐射源的功能,提出一种基于典型相关分析(CCA)特征融合的人体和非人体PIR信号识别方法。该方法首先提取PIR信号的频谱和小波包熵特征,然后对频谱进行子模式划分,并分别与小波包熵... 为使现有热释电红外(PIR)探测器具有识别检测区域内红外辐射源的功能,提出一种基于典型相关分析(CCA)特征融合的人体和非人体PIR信号识别方法。该方法首先提取PIR信号的频谱和小波包熵特征,然后对频谱进行子模式划分,并分别与小波包熵特征进行CCA融合,把融合后的结果作为判别信息,从而实现了特征融合且消除了特征之间的信息冗余。最后通过多数投票方式融合判别结果。作为子模式CCA特征融合的一种特殊情况,文中分析了特征与自身子模式特征CCA融合的分类性能。实验结果表明,当频谱分为5个子模式时,能有效地对人体和非人体红外辐射源进行识别,识别率可达95.2%,比直接采用频谱与小波包熵CCA融合的识别率提高了2.7%。而采用小波包熵与自身子模式特征CCA融合的识别率最高为90.7%,比单独采用小波包熵的识别率提高了2.3%。 展开更多

关键词 热释电红外(PIR)探测器 小波包熵 子模式典型相关分析(cca) 特征融合

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混合概率典型相关性分析 被引量：26

3

作者 张博 郝杰 +3 位作者 马刚 岳金朋 张建华 史忠植 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1463-1476,共14页

典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA不足以揭示真实世界中大量存在的非线性相关现象.采用局部化的方法,在概率典型相关性分析(probabil... 典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA不足以揭示真实世界中大量存在的非线性相关现象.采用局部化的方法,在概率典型相关性分析(probabilistic CCA,PCCA)的基础上,使用概率混合模型框架,提出了混合概率典型相关性分析模型(mixture of probabilistic CCA,MixPCCA)以及估计模型参数的2阶段期望最大化(expectation maximization,EM)算法,并给出了使用聚类融合确定局部线性模型数量的方法和MixPCCA模型应用于模式识别的理论框架.在手写体数据集USPS和MNIST上的实验证明,MixPCCA模型通过混合多个局部线性PCCA模型不仅提供了一种捕捉复杂的全局非线性相关性的解决方案,而且还具备检测只在局部区域才存在的相关性的能力. 展开更多

关键词 典型相关性分析 概率典型相关性分析 混合概率模型 聚类融合 模式识别

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稀疏保持典型相关分析及在特征融合中的应用 被引量：22

4

作者 侯书东 孙权森 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期659-665,共7页

稀疏保持投影(Sparsity preserving projections,SPP)由于保持了数据间的稀疏重构性,因而获取的投影向量满足旋转、尺度和平移的不变性,并能够在无标签的情况下提取样本的自然鉴别信息,在人脸识别领域取得了较为成功的应用.本文在典型... 稀疏保持投影(Sparsity preserving projections,SPP)由于保持了数据间的稀疏重构性,因而获取的投影向量满足旋转、尺度和平移的不变性,并能够在无标签的情况下提取样本的自然鉴别信息,在人脸识别领域取得了较为成功的应用.本文在典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)的基础上引入稀疏保持项,提出一种稀疏保持典型相关分析(Sparsity preserving canonical correlation analysis,SPCCA).该方法不仅实现了两组特征集鉴别信息的有效融合,同时对提取特征间的稀疏重构性加以约束,增强了特征的表示和鉴别能力.在多特征手写体字符集与人脸数据集上的实验结果表明,SPCCA比CCA具有更优的识别性能. 展开更多

关键词 典型相关分析(cca) 稀疏保持投影(SPP) 稀疏保持典型相关分析(SPcca) 特征融合

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一种新的有监督的局部保持典型相关分析算法 被引量：7

5

作者 潘荣华 陈秀宏 曹翔 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期1175-1182,共8页

从模式识别的角度出发,在局部保持典型相关分析的基础上,提出一种有监督的局部保持典型相关分析算法(SALPCCA)。该方法在构造样本近邻图时将样本的类别信息考虑在内,由样本间的距离度量确定权重,建立样本间的多重权重相关,通过使同类内... 从模式识别的角度出发,在局部保持典型相关分析的基础上,提出一种有监督的局部保持典型相关分析算法(SALPCCA)。该方法在构造样本近邻图时将样本的类别信息考虑在内,由样本间的距离度量确定权重,建立样本间的多重权重相关,通过使同类内的成对样本及其近邻间的权重相关性最大,从而能够在利用样本的类别信息的同时,也能保持数据的局部结构信息。此外,为了能够更好地提取样本的非线性信息,将特征集映射到核特征空间,又提出一种核化的SALPCCA(KSALPCCA)算法。在ORL、Yale、AR等人脸数据库上的实验结果表明,该方法较其他的传统典型相关分析方法有着更好的识别效果。 展开更多

关键词 局部保持 典型相关分析(cca) 特征提取 人脸识别

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基于Tag-rank和典型相关性分析的在线商品跨媒体检索研究 被引量：4

6

作者 李广丽 陈婧琳 +2 位作者 刘斌 殷依 张红斌 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第14期222-227,235,共7页

在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本... 在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本特征判别性,最终改善跨媒体检索性能。实验表明:在文本检索图像中,相对排序类模型和绝对排序类模型检索性能平均提升6.58%和4.99%。在图像检索文本中,若合理选取图像特征;检索性能也有提升。所设计的后融合策略能进一步改善检索性能。 展开更多

关键词 跨媒体检索 Tag-rank 相对排序 绝对排序 典型相关性分析( cca)

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自动编码器与典型相关分析方法联合驱动的工业过程质量监测 被引量：5

7

作者 董洁 孙瑞琪 +1 位作者 彭开香 唐鹏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1493-1500,共8页

本文将自动编码器(AE)特征提取方法和典型相关分析方法(CCA)有机结合,提出了一种联合驱动的质量监测模型及其质量相关的故障检测方法.首先,利用AE算法对输入样本进行无监督自动学习和重构,实现数据的特征提取和降维;其次,利用CCA算法实... 本文将自动编码器(AE)特征提取方法和典型相关分析方法(CCA)有机结合,提出了一种联合驱动的质量监测模型及其质量相关的故障检测方法.首先,利用AE算法对输入样本进行无监督自动学习和重构,实现数据的特征提取和降维;其次,利用CCA算法实现特征与质量变量关联最大化,建立质量变量与特征变量的关系模型;根据监测模型的潜结构投影,构建T2统计量和SPE统计量及其相应控制限.将提出的方法用于分析带钢热连轧过程现场实际数据,结果表明,基于自动编码器–典型相关分析方法(AE–CCA)的质量监测方法能够准确的检测出故障,并且检测效果优于传统的核典型相关分析(KCCA)算法. 展开更多

关键词 故障诊断 质量监测 典型相关分析方法(cca) 自动编码器-典型相关分析方法(AE-cca) 带钢热连轧

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典型相关分析融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计 被引量：5

8

作者 瞿中 孔令军 冯欣 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期52-57,87,共7页

通过人脸分析方法估计人类年龄的困难在于人脸外观的变化原因除了年龄变化,还受生活方式及环境等影响。人脸图像在采集时的复杂性造成的光照不均,人脸姿势等,也增加年龄估计难度。目前大多数年龄估计的方法都是预先对人脸图像进行灰度... 通过人脸分析方法估计人类年龄的困难在于人脸外观的变化原因除了年龄变化,还受生活方式及环境等影响。人脸图像在采集时的复杂性造成的光照不均,人脸姿势等,也增加年龄估计难度。目前大多数年龄估计的方法都是预先对人脸图像进行灰度均衡和人脸矫正等预处理,采用外形或纹理信息作为特性的估计方法。提出一种多特征融合的人脸年龄估计方法,采用有较好的光照及旋转不变性的局部二进制模式(LBP)和梯度直方图(HOG)作为人脸年龄变化的特征描述子,用典型相关分析法(CCA)在特征层将LBP和HOG融合成更具年龄变化鉴别力的特征。然后通过学习得到一个多线性回归函数揭示融合后的特征和年龄之间的关系。实验结果表明该方法在没有人脸矫正等预处理的情况能取得较好效果。 展开更多

关键词 梯度直方图 局部二进制模式 典型相关性分析 人脸年龄估计

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典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别 被引量：4

9

作者 韩越祥 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期142-146,共5页

为了提高人脸的识别率,提出一种典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别算法(SUB-CCA)。通过划分子模式方式避免人脸识别存在小样本、非线性问题,并提取局部特征,采用主成分分析提取人脸图像的全局特征,并采用相关分析算法对全局、... 为了提高人脸的识别率,提出一种典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别算法(SUB-CCA)。通过划分子模式方式避免人脸识别存在小样本、非线性问题,并提取局部特征,采用主成分分析提取人脸图像的全局特征,并采用相关分析算法对全局、局总特征进行融合,消除特征间冗余信息,降低特征维数,采用投票法得到人脸识别结果,并采用3个人脸数据集对算法性能进行测试。仿真结果表明,相对于参比算法,SUB-CCA提高了人脸识别的识别精度。 展开更多

关键词 人脸识别 典型相关分析 子模式 主成分分析 Principal COMPONENT Analysis(PCA)

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核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别 被引量：1

10

作者 金益 姜真杰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期191-193,270,共4页

人脸识别具有小样本、高维等特性。典型相关分析算法(CCA)无法准确提取人脸识别特征,不能准确刻画人脸图像的局部变化,导致人脸识别率低。为提高人脸识别率,提出一种核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别算法(KPCA-CCA)。首先将... 人脸识别具有小样本、高维等特性。典型相关分析算法(CCA)无法准确提取人脸识别特征,不能准确刻画人脸图像的局部变化,导致人脸识别率低。为提高人脸识别率,提出一种核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别算法(KPCA-CCA)。首先将人脸图像划分多个子模块,然后提取局部特征,同时采用KPCA提取全局特征,并采用CCA将两种特征进行融合,降低特征向量的维数,最后采用子模式进行人脸识别,以投票方式确定人脸的类别。采用AR与Yale数据集对KPCA-CC性能进行测试,仿真结果表明,相对于对比模型,KPCA-CCA提高了人脸识别的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 典型相关分析核主成分分析 子模型 特征融合

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改进典型相关分析的虹膜鉴别算法

11

作者 冯莹莹 余世干 刘辉 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第16期146-149,264,共5页

针对典型相关分析(CCA)无法准确刻画虹膜图像的局部遮挡变化缺陷,提出一种改进典型相关分析相融合(ICCA)的虹膜识别方法。以全局和局部特征间的相关性特征作为有效的判别信息,通过划分子模,并以简单投票进行结果矫正,提高方法的稳定性,... 针对典型相关分析(CCA)无法准确刻画虹膜图像的局部遮挡变化缺陷,提出一种改进典型相关分析相融合(ICCA)的虹膜识别方法。以全局和局部特征间的相关性特征作为有效的判别信息,通过划分子模,并以简单投票进行结果矫正,提高方法的稳定性,以CASIA数据集验证ICCA的有效性。结果表明,ICCA的识别率明显优于参比方法。 展开更多

关键词 典型相关分析 特征融合 虹膜识别 子模型 小样本问题

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基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别

12

作者 韩越祥 李赵国 +1 位作者 郑哲 张尕琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第23期179-183,共5页

为了提高人脸的识别率,利用多特征和分类器之间的互补优势,提出一种基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别方法(KCCA-MF)。提取人脸图像的LBP特征和Gabor特征,采用核典型相关分析算法对两种特征进行融合,以消除冗余特征,采用K近邻算... 为了提高人脸的识别率,利用多特征和分类器之间的互补优势,提出一种基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别方法(KCCA-MF)。提取人脸图像的LBP特征和Gabor特征,采用核典型相关分析算法对两种特征进行融合,以消除冗余特征,采用K近邻算法和支持向量机建立组合人脸分类器,并采用3个经典人脸库进行仿真分析。结果表明,相对于其他人脸识别方法,KCCA-MF提高了人脸识别的识别准确率和效率,可以满足人脸识别的实时性要求。 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR特征 局部二值模式(LBP)特征 核典型相关分析

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核诱导距离度量的鲁棒典型相关分析 被引量：2

13

作者 丁鑫 陈晓红 陈松灿 《计算机科学与探索》 CSCD 2012年第8期708-716,共9页

典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用... 典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 典型相关分析(cca) 核诱导 鲁棒性 广义特征值问题

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基于核典型相关分析的故障检测方法 被引量：4

14

作者 任嵬 索寒生 +1 位作者 蒋白桦 贾贵金 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第4期652-656,共5页

针对化工过程中存在大量非线性问题,目前存在的主要方法为将核算法与偏最小二乘算法相结合(KPLS),相比于KPLS算法,将核与典型相关分析相结合的方法(KCCA)能够最大化两组变量相关性,以达到更好的检测效果。然而KCCA方法不能准确地将数据... 针对化工过程中存在大量非线性问题,目前存在的主要方法为将核算法与偏最小二乘算法相结合(KPLS),相比于KPLS算法,将核与典型相关分析相结合的方法(KCCA)能够最大化两组变量相关性,以达到更好的检测效果。然而KCCA方法不能准确地将数据空间分解成与关键性能指标(KPI)相关和不相关的部分,从而忽略了剩余空间仍然涉及与KPI相关的一些信息的事实。文中提出了一种新的改进的KCCA (MKCCA)方法,该方法对核矩阵的可计算负载进行奇异值分解(SVD),得到一个投影模型,将核矩阵适当地分解为KPI相关部分和不相关部分,然后设计两个统计量进行故障检测。最后利用田纳西伊士曼(TE)过程验证了所提出方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 典型相关分析(cca) 故障检测 非线性 关键性能指标(KPI)

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利用相对强度的监督典型相关分析算法 被引量：2

15

作者 鹿鹏 袁运浩 葛洪伟 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期288-294,共7页

典型相关分析(CCA)是一种无监督的子空间学习算法,加入标签信息可以提高典型相关特征的判别力.为了有效地利用样本的标签信息,借鉴相对属性的思想,提出一种利用相对强度的监督CCA(SCCA)算法.该算法在使得2组典型投影之间具有最大的相关... 典型相关分析(CCA)是一种无监督的子空间学习算法,加入标签信息可以提高典型相关特征的判别力.为了有效地利用样本的标签信息,借鉴相对属性的思想,提出一种利用相对强度的监督CCA(SCCA)算法.该算法在使得2组典型投影之间具有最大的相关系数的同时,典型投影的每一维特征的大小能够表示不同样本在其上的相对强度;采用异类样本间在每个低维特征上的差异大于同类样本间差异的策略,使得典型投影的每个特征都具有较好的鉴别力.在多特征手写体数字、人脸图像以及一般对象数据库上的实验结果表明,SCCA算法具有较好的识别效果,优于已有的典型相关特征抽取算法. 展开更多

关键词 典型相关分析 特征抽取 维数约减 模式识别

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基于集成学习的多重集典型相关分析方法 被引量：9

16

作者 邱爱昆 朱嘉钢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期162-168,173,共8页

特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组(大于2)特征数据集进... 特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组(大于2)特征数据集进行特征提取。基于集成学习的多重集典型相关分析的方法(EMCCA),是通过将样本化分成若干小的样本,形成若干个特征数据集,利用多重集典型相关分析对这组数据集做特征提取,并结合集成学习对样本进行分类。在UCI上的多特征手写体数据集上的实验结果表明:相比于传统的PCA,CCA特征提取方法,多重集典型相关分析具有更优的特征提取效果,结合集成学习后具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 特征提取 多重集典型相关分析 集成学习 模式识别

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块增量典型相关分析 被引量：1

17

作者 潘玉 陈晓红 +1 位作者 李舜酩 李纪永 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第8期1809-1818,共10页

增量学习是处理大规模动态流数据的重要技术,在机器学习领域得到广泛应用。已有众多学者将其与降维方法相结合得到增量式降维算法,其中增量典型相关分析(ICCA)是典型相关分析(CCA)的增量式改进版本,可有效处理多视图的高维数据流降维问... 增量学习是处理大规模动态流数据的重要技术,在机器学习领域得到广泛应用。已有众多学者将其与降维方法相结合得到增量式降维算法,其中增量典型相关分析(ICCA)是典型相关分析(CCA)的增量式改进版本,可有效处理多视图的高维数据流降维问题。由于ICCA每次只利用单对样本更新投影向量,每新增一对样本均需更新一次投影向量,导致该算法比较耗时。为了提高算法的效率,提出了块增量典型相关分析(CICCA)算法。该算法无需计算样本协方差矩阵,直接将数据流按批处理,每次利用新增的批样本信息对上一步投影向量进行修正更新,从而得到主投影向量。进一步,在投影向量的正交补空间中计算其他投影向量,进而将原始高维的多视图数据投影到低维空间。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法提取低维特征的分类性能与CCA、ICCA相当,但训练时间大幅度减少。 展开更多

关键词 典型相关分析(cca) 数据降维 增量学习 多视图分类

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基于低秩分解的鲁棒典型相关分析 被引量：3

18

作者 倪怀发 沈肖波 孙权森 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期491-497,共7页

典型相关分析(CCA)是一种经典的多特征提取算法,它能够有效地抽取两组特征之间的相关性,现已被广泛应用于模式识别。在含噪声数据情况下,CCA的特征表示性能受到限制。为了使CCA更好地处理含噪声数据,提出一种基于低秩分解的典型相关分... 典型相关分析(CCA)是一种经典的多特征提取算法,它能够有效地抽取两组特征之间的相关性,现已被广泛应用于模式识别。在含噪声数据情况下,CCA的特征表示性能受到限制。为了使CCA更好地处理含噪声数据,提出一种基于低秩分解的典型相关分析算法——鲁棒典型相关分析(robust canonical correlation analysis,Rb CCA)。Rb CCA首先对特征集进行低秩分解,得到低秩分量和噪声分量,以此分别构建对应的协方差矩阵。通过最大化低秩分量的相关性,同时最小化噪声分量的相关性来建立判别准则函数,进而求取鉴别投影矢量。在MFEAT手写体数据库、ORL和Yale人脸数据中的实验结果表明,在包含噪声的情况下,Rb CCA的识别效果优于现有的典型相关分析方法。 展开更多

关键词 模式识别 特征抽取 数据降维 典型相关分析 低秩表示 低秩分解 低秩分量 噪声分量

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结构描述符正交化及典型相关分析在饱和醇、醚质谱分类中的应用

19

作者 贠栋 梁逸曾 +2 位作者 徐承建 胡黔楠 梁江龙 《应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期223-226,共4页

对NIST6 2库中所包含的 377种饱和醇醚进行化学模式识别研究 ,基于块变量思想 ,将正交化和典型相关分析的方法应用于几类常见的质谱分类变量以提取分类信息 ,并由此建立最小二乘判别式分类模型。其最优模型的误判率为 1 0 6 % ,而交互... 对NIST6 2库中所包含的 377种饱和醇醚进行化学模式识别研究 ,基于块变量思想 ,将正交化和典型相关分析的方法应用于几类常见的质谱分类变量以提取分类信息 ,并由此建立最小二乘判别式分类模型。其最优模型的误判率为 1 0 6 % ,而交互检验的误判率为 1 36 %。 展开更多

关键词 质谱分类 饱和醇醚 模式识别 质谱分类变量 块变量 典型相关分析

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图强化典型相关分析及在图像识别中的应用 被引量：7

20

作者 苏树智 谢军 +1 位作者 平昕瑞 高鹏连 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3342-3349,共8页

典型相关分析(CCA)作为一种传统特征提取算法已经成功应用于模式识别领域,其旨在找到使两组模态数据间相关性最大的投影方向,但其本身为一种无监督的线性方法,无法利用数据内在的几何结构和监督信息,难以处理高维非线性数据。为此该文... 典型相关分析(CCA)作为一种传统特征提取算法已经成功应用于模式识别领域,其旨在找到使两组模态数据间相关性最大的投影方向,但其本身为一种无监督的线性方法,无法利用数据内在的几何结构和监督信息,难以处理高维非线性数据。为此该文提出一种新的非线性特征提取算法,即图强化典型相关分析(GECCA)。该算法利用数据中的不同成分构建多个成分图,有效保留了数据间的复杂流形结构,采用概率评估的方法使用类标签信息,并通过图强化的方式将几何流形和监督信息融合嵌入到典型相关分析框架。为了对该算法进行评估,分别在人脸和手写体数字数据集上设计了针对性实验,良好的实验结果显示出该算法在图像识别中的优势。 展开更多

关键词 模式识别 典型相关分析 成分图 概率评估

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