文献类型：期刊文章

作　　者：孙权森[1] 曾生根[1] 杨茂龙[1] 王平安[2] 夏德深[1]

机构地区：[1]南京理工大学计算机科学系 [2]香港中文大学计算机科学与工程系

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：香港特别行政区政府研究资助局研究项目(CUHK418500E)

年　　份：2005

卷　　号：42

期　　号：4

起止页码：614-621

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果.

关 键 词：典型相关分析  特征融合  组合特征抽取  小波变换 奇异值特征 脸像鉴别  

分 类 号：TP391.41]