二维典型相关分析在小样本图像识别上的应用

• 作者: 孙宁 宋莹 成伟明 赵春光
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 典型相关分析 二维典型相关分析 图像识别 小样本问题
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 177-180
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3632字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.05.054

摘要

针对传统典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的图像识别中出现的小样本(Small Sample Size,SSS)问题,提出二维典型相关分析(Two-Dimensional CCA,2DCCA).首先阐述了2DCCA方法的基本原理并给出了类成员关系矩阵的构造方法,推导出了类成员关系协充差矩阵广义逆的解析解.其次,从理论上证明了2DCCA方法对于解决小样本问题的有效性.最后,利用人脸识别实验来测试该方法的性能,实验结果表明,2DCCA方法有效地解决了图像识别中常见的小样本问题,并且能取得较其他几种基于CCA的人脸识别方法更优的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋莹		5	7	2.0	2.0