基于超限学习机的非线性典型相关分析及应用

摘要：

典型相关分析是目前常用的研究两个变量间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析难以准确揭示变量之间复杂关系的问题,提出一种基于超限学习机的非线性典型相关分析多模态特征提取方法.首先,采用超限学习机分别的对每个模态进行无监督特征学习,得到抽象的深度特征表示;然后将这些深度抽象特征通过典型相关分析极大化模态之间的相关性,同时得到两组相关变量,实现多模态数据的复杂非线性和高相关性表示.最后在康奈尔大学机器抓取公开数据集上进行实验验证,结果表明,所提出的方法与其他相关算法相比,训练速度得到显著提升.

关键词：典型相关分析、超限学习机、特征提取、多模态融合、机器抓取、目标识别、RGB-D数据、神经网络

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目U1613212;国家高技术研究发展计划项目2015AA042306

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：633-639