增强的典型相关分析及其在人脸识别特征融合中的应用

• 作者: 张培仁 张志坚 赵松
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 增强典型相关分析 人脸识别 特征融合 异质图像融合
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 图像与图形的融合
• 页码范围: 394-399
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4847字
• 语种: 中文

摘要

在传统的典型相关分析(CCA)基础上,定义了类别相关性,提出了增强典型相关分析(ECCA)方法.对于一个模式空间的2个观测空间(对任意模式都有2种观测向量),ECCA能够找到这2个观测空间对类别而言更有意义的相关子空间,且同时保持了投影分量的无关性.实验结果表明,ECCA优于CCA,GCCA融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张培仁	中国科学技术大学自动化系	86	1264	18.0	32.0
2	赵松	中国科学技术大学自动化系	16	118	6.0	10.0
3	张志坚	中国科学技术大学自动化系	13	239	5.0	13.0