核耦合度量学习方法及其在步态识别中的应用

• 作者: 王科俊 阎涛
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 耦合度量学习 核方法 步态识别 步态能量图
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6324字
• 语种: 中文

摘要

针对已有基于线性变换的耦合度量学习方法在解决实际问题时会遇到维数灾难和无法很好描述非线性模型等同题,通过引入核方法,提出核耦合度量学习方法.首先采用非线性变换将来自不同集合的数据投影到同一个高维耦合空间,使两个集合中具有相关关系的元素投影后尽可能接近.然后在这个公共的耦合空间使用传统的核方法进行运算.最后将其应用到步态识别中,以解决步态识别中不同集合间的匹配问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明文中方法取得较满意的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王科俊	哈尔滨工程大学自动化学院	188	3114	29.0	47.0
2	阎涛	哈尔滨工程大学自动化学院	4	29	4.0	4.0