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为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法.利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合.使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GMM模型来估计单词类密度,从而在特征子空间中得到每个单词的概率分布.采用贝叶斯分类器确定每个标注词和测试图像的联合概率,运用词间语义关系优化标注结果.实验结果表明,使用该方法后的图像标注性能有了较大程度的改善. 相似文献
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为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。 相似文献
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增强的典型相关分析及其在人脸识别特征融合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在传统的典型相关分析(CCA)基础上,定义了类别相关性,提出了增强典型相关分析(ECCA)方法.对于一个模式空间的2个观测空间(对任意模式都有2种观测向量),ECCA能够找到这2个观测空间对类别而言更有意义的相关子空间,且同时保持了投影分量的无关性.实验结果表明,ECCA优于CCA,GCCA融合方法. 相似文献
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特征提取对人脸识别十分重要,传统典型相关分析算法(CCA)存在无法描述人脸图像的小样本、高维特征的缺陷。为了提高人脸识别精度,提出一种专门针对小样本、高维特征的人脸自动识别算法(SpCCA)。首先分别提取人脸全局特征和局部特征,并采用CCA对特征进行融合,消除特征间冗余信息,降低特征维数;然后通过划分子模型,避免人脸识别存在小样本、非线性问题,并以简单投票进行结果矫正,提高模型稳定性;最后在AR与Yale两个人脸数据集上对SpCCA算法性能进行测试。仿真结果表明,SpCCA解决了典型相关分析算法存在的不足,提高了人脸识别的精度。 相似文献
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主动外观模型是基于统计分析建立物体2维模型的有效方法,它融合了目标的形状和纹理信息。在基于相关型图像传感器3维人脸成像的基础上,提出了一种建立3维人脸模型的方法,该方法利用由相关型图像传感器得到的深度信息和与之对应的亮度信息将2维AAMs扩展为3维AAMs,融合人脸的形状,纹理和深度信息来构建3维人脸模型。人脸识别实验结果表明,该方法在不同人脸姿态,表情和光照条件下识别效果要优于Eigenface和2维AAMs。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(1)
人脸识别具有小样本、高维等特性。典型相关分析算法(CCA)无法准确提取人脸识别特征,不能准确刻画人脸图像的局部变化,导致人脸识别率低。为提高人脸识别率,提出一种核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别算法(KPCA-CCA)。首先将人脸图像划分多个子模块,然后提取局部特征,同时采用KPCA提取全局特征,并采用CCA将两种特征进行融合,降低特征向量的维数,最后采用子模式进行人脸识别,以投票方式确定人脸的类别。采用AR与Yale数据集对KPCA-CC性能进行测试,仿真结果表明,相对于对比模型,KPCA-CCA提高了人脸识别的识别率。 相似文献
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移动机器人主要依靠激光雷达采集的点云和摄像机采集的图像信息来感知周围环境.在极端天气或夜晚的情况下,摄像机采集图像会受到极大干扰;本文基于聚类典型相关分析(cluster-canonical correlation analysis,cluster–CCA)提出一种面向室外移动机器人的雷达图像跨模态检索技术,首先利用深度学习网络提取点云和图像的特征,然后使用聚类典型相关分析将两种模态的特征映射到子空间,最后计算欧氏距离进行检索,可以从图像数据库中检索得出与点云最相似的图像文件.本文所提出的方法在KITTI数据集上进行了验证,实现了从点云到图像的跨模态检索,结果验证了cluster–CCA在室外移动机器人雷达图像检索方面应用的有效性. 相似文献