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| 基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析 | |
| 引用本文： | 夏建明,杨俊安,康凯.基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析[J].控制与决策,2014,29(7):1279-1284. |
| 作者姓名： | 夏建明 杨俊安 康凯 |
| 作者单位： | 电子工程学院a. 通信对抗系，b. 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥230037. |
| 基金项目： | 安徽省自然科学基金项目(1208085MF94, 1308085QF99)；国家自然科学基金项目(61272333). |
| 摘 要： | 为在特征融合中综合利用数据的类别信息和数据结构中所蕴含的自然鉴别信息, 提出一种基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析算法. 首先利用局部稀疏表示模型, 以较小的计算复杂度获取局部稀疏重构矩阵; 然后在典型相关分析的框架中实现对局部稀疏结构保持、线性鉴别分析和组合特征相关性的联合优化, 增强了融合特征的鉴别能力. 在人工数据、多特征手写字数据、人脸数据上的实验表明了所提出方法的有效性. |
| 关 键 词： | 特征融合|典型相关分析|局部稀疏表示|线性鉴别分析 |
| 收稿时间： | 2013/4/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/11/2 0:00:00 |
Canonical correlation analysis based on local sparse representation and linear discriminative analysis |
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| XIA Jian-ming YANG Jun-an KANG Kai.Canonical correlation analysis based on local sparse representation and linear discriminative analysis[J].Control and Decision,2014,29(7):1279-1284. | |
| Authors: | XIA Jian-ming YANG Jun-an KANG Kai |
| Abstract: | |
| Keywords: | feature fusion|canonical correlation analysis|local sparse representation|linear discriminative analysis |
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