局部判别型典型相关分析算法

摘要：

在典型相关分析(CCA)的基础上,通过引入样本的类信息,并结合局部化思想,充分考虑了同类样本之间的局部相关与不同类样本之间的局部相关关系及其对分类的影响,提出了一种新的有监督学习方法--局部判别型CCA(Locality Discriminative CCA,简记为LDCCA).LDCCA提取的特征能够实现同类样本之间相关最大化,同时使得不同类样本之间相关最小化,这将有利于模式的分类.在人工数据集,手写体数字数据集上和ORL,Yale和AR人脸数据集的实验结果表明,I,I)CCA能有效地利用类信息来提高分类性能.

关键词：典型相关分析、特征提取、局部化判别、降维

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK2006521;南京航空航天大学校科研和教改项目

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：126-129