典型相关分析及应用研究

发布时间：2021-03-26 19:58

　　大规模多模态数据的分析与处理在科学研究领域中逐渐扮演着重要角色。在模式分类中,存在许多大规模多模态数据。这些多模态数据往往维数很高,处理起来非常复杂,因此需要高效的工具来分析处理这些多模态数据,特征提取方法是处理这些数据的有效方法。在多模态数据的特征提取方法中,典型相关分析占据着重要地位。在典型相关分析的基础上,研究者相继提出许多相关方法,然而这些方法还不够成熟,具有一定的局限性。例如,传统典型相关分析方法只适用于线性结构数据,而且当数据维数过高时,导致传统典型相关分析出现过拟合问题。为了解决传统典型相关分析过拟合问题,提出了基于稀疏表示的典型相关分析,但其无法保留数据原始信息。针对传统典型相关分析和稀疏典型相关分析出现的问题,本文建立新的典型相关分析模型,本文主要研究工作如下:第一,介绍典型相关分析基本原理和算法,并给出几种基于典型相关分析的基本方法,然后列举出各方法具有的优点和存在的缺点,且着重说明传统典型相关分析和稀疏典型相关分析存在的问题。第二,针对传统典型相关分析和稀疏典型相关分析存在的问题,本文利用Trace Lasso范数,提出一个新的典型相关分析优化模型—Trace L... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

ORL人脸数据库中一人的10幅图像

图 2.2 Yale 标准人脸库一位受试者的部分图2.5.3 AR 人脸数据库AR 数据集包含 126 个人的 4000 多幅人脸图像，126 人中有 70 名男性，26 名女性。每组图像由同一人在相隔两周的时间内两次拍摄而得，每次均在一定的状态下拍摄，其中包括：在不同光照下拍摄的图像，是否有面部遮挡图像，不同表情下的人脸图像，共计 26 幅人脸图像。每幅图像由 50 40 的彩色像素点构成。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3102161