文献类型：期刊文章

作　　者：许洁[1] 梁久祯[1] 吴秦[1] 李敏[1]

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所,无锡214122

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(61170121;61202312)资助

年　　份：2016

卷　　号：43

期　　号：1

起止页码：35-39

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。

关 键 词：核函数 核典型相关分析 特征融合  组合特征抽取  人脸识别

分 类 号：TP391.41]