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袁云浩;孙全森;葛红伟

分数阶嵌入典型相关分析及其在多视图降维和识别中的应用。 （英语） Zbl 1326.68257号

模式识别 47，第3期，1411-1424（2014）.
摘要：由于噪声干扰和训练样本数量有限，典型相关分析（CCA）中的集内和集间样本协方差矩阵往往偏离真实协方差矩阵。在本文中，我们重新估计了集内和集间协方差矩阵，以减少这种偏差的负面影响。具体地说，我们利用分数阶的思想分别校正相应样本协方差矩阵中的特征值和奇异值，然后构造集内和集间散布矩阵的分数阶，可以明显缓解偏差问题。在此基础上，提出了一种新的降维方法，即分数阶嵌入典型相关分析（FECCA）。对各种手写数字、人脸和物体识别问题进行了评估。在CENPARMI、UCI、AT&T、AR和COIL-20数据库上的大量实验结果表明，FECCA非常有效，在分类精度方面明显优于现有的联合降维或特征提取方法。此外，在显著性水平0.05以下的大多数情况下，其识别率的改善具有统计学意义。

引用于2文件

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

模式识别;典型相关分析;特征提取;降维;多视角学习

软件：

CCA公司;KPCA加LDA;线圈-20;AR面;CENPARMI公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛Y.-H.Yuan｝等人，《模式识别》47，第3期，1411-1424（2014；Zbl 1326.68257）
全文： 内政部

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