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一种新的多集集成典型相关分析框架及其在特征融合中的应用。 (英语) Zbl 1209.68498号

摘要:在特征融合中,多集典型相关分析(MCCA)很难有效地表达多个特征向量之间的综合相关性。因此,本文首先提出了一种新的多集合综合典型相关分析(MICCA)框架。MICCA基于广义相关系数建立了多组变量的判别相关准则函数。准则函数可以清晰地描述多个特征向量之间的综合相关性。然后提出了一种基于MICCA方法的多特征融合理论和算法。该算法的具体过程如下:首先,使用不同的特征提取方法从相同的模式中提取多个特征向量;然后利用MICCA提取多集综合典型相关特征;最后通过两种给定的特征融合策略形成有效的判别特征向量进行模式分类。基于MICCA的多组特征融合方法不仅达到了特征融合的目的,而且消除了特征之间的冗余。在CENPARMI手写阿拉伯数字和UCI多特征数据库上的实验结果表明,MICCA方法比基于典型相关分析(CCA)和MCCA的融合方法具有更好的识别率和鲁棒性。

MSC公司:

68吨10 模式识别、语音识别

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CENPARMI公司
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全文: 内政部

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