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| 利用相对强度的监督典型相关分析算法 | |
| 摘 要： | 典型相关分析(CCA)是一种无监督的子空间学习算法,加入标签信息可以提高典型相关特征的判别力.为了有效地利用样本的标签信息,借鉴相对属性的思想,提出一种利用相对强度的监督CCA(SCCA)算法.该算法在使得2组典型投影之间具有最大的相关系数的同时,典型投影的每一维特征的大小能够表示不同样本在其上的相对强度;采用异类样本间在每个低维特征上的差异大于同类样本间差异的策略,使得典型投影的每个特征都具有较好的鉴别力.在多特征手写体数字、人脸图像以及一般对象数据库上的实验结果表明,SCCA算法具有较好的识别效果,优于已有的典型相关特征抽取算法. |
Supervised Canonical Correlation Analysis with Relative Strength |
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