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《一種監(jiān)督的局部保持典型相關(guān)分析算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第25卷第1期模式識別與人工智能Vol．25No．12012年2月PR＆AIFeb2012*一種監(jiān)督的局部保持典型相關(guān)分析算法侯書東孫權(quán)森夏德深(南京理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院南京210094)摘要從模式分類的角度出發(fā)，提出一種監(jiān)督的局部保持典型相關(guān)分析(SLPCCA)，通過最大類內(nèi)成對樣本與其近鄰間的權(quán)重相關(guān)性，因而能有效利用樣本類別信息的同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部流形結(jié)構(gòu)，并且融合判別型典型相關(guān)分析(DCCA)的鑒別信息而不受總類別數(shù)的限制．此外，為了提取數(shù)據(jù)的非線性特征，在核方法的基礎(chǔ)上又提出一種核化的SLPCCA(KS
2、LPCCA)．在ORL、Yale、AR和FERET等人臉數(shù)據(jù)庫的實驗結(jié)果表明，該算法比其他傳統(tǒng)的典型相關(guān)分析方法具有更好的識別效果．關(guān)鍵詞典型相關(guān)分析(CCA)，局部保持，特征提取，人臉識別中圖法分類號TP391SupervisedLocalityPreservingCanonicalCorrelationAnalysisAlgorithmHOUShu-Dong，SUNQuan-Sen，XIADe-Shen(SchoolofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofS
3、cienceandTechnology，Nanjing210094)ABSTRACTTouselocalitypreservingcanonicalcorrelationanalysis(LPCCA)inpatternclassificationandacquirefineresults，asupervisedlocalitypreservingcanonicalcorrelationanalysis(SLPCCA)isproposedbasedonLPCCAincorporatedtheclasslabelinform
4、ation．Throughmaximizingtheweightedcorrelationbetweencorrespondingsamplesandtheirnearneighborsbelongingtothesameclasses，SLPCCAeffectivelyutilizestheclasslabelinformationandpreservesthelocalmanifoldstructureofthedata．Inaddition，theproposedalgorithmeffectivelyfusest
5、hediscriminationinformationofDCCAwithouttherestrictionoftotalclassnumbers．Besides，akernelSLPCCA(KSLPCCA)isalsoproposedbasedonkernelmethodstoextractnonlinearfeaturesofthedata．TheexperimentalresultsonORL，Yale，ARandFERETfacedatabasesshowthattheproposedalgorithmsareb
6、etterthanrelatedcanonicalcorrelationanalysismethods．KeyWordsCanonicalCorrelationAnalysis(CCA)，LocalityPreserving，F(xiàn)eatureExtraction，F(xiàn)aceRecognition*國家自然科學(xué)基金(No．60773172)、教育部博士學(xué)科點基金(No．200802880017)和江蘇省自然科學(xué)基金(No．BK2008411)資助項目收稿日期:2010－06－07;修回日期:2011－05－23作者簡介侯書東，
7、男，1986年生，博士研究生，主要研究方向為模式識別、機器學(xué)習(xí)．E-mail:hou_shudong@hotmail．com．孫權(quán)森，男，1963年生，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為模式識別、圖像處理、醫(yī)學(xué)影像分析、遙感信息系統(tǒng)等．夏德深，男，1941年生，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為圖像處理、衛(wèi)星遙感、醫(yī)學(xué)圖像分析和模式識別．144模式識別與人工智能25卷［13］1引言關(guān)分析(LocalityPreservingCCA，LPCCA)以成對樣本近鄰之間相關(guān)的最大化，代替?zhèn)鹘y(tǒng)CCA中成對樣本之間的相關(guān)最大化．但是LP
8、CCA仍然屬于非監(jiān)近年來，典型相關(guān)分析(CanonicalCorrelation［1］督學(xué)習(xí)的范疇，并且最終的實驗結(jié)果受近鄰數(shù)的影Analysis，CCA)越來越受到普遍的重視和關(guān)注，響較大．為了在保持?jǐn)?shù)據(jù)局部流形結(jié)構(gòu)的同時加入廣泛應(yīng)用于計算機視覺和模式識別等領(lǐng)域，如人臉［2］有利于分類的鑒別信息，本文介紹一種監(jiān)督的
