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摘要:
典型相关性分析及其改进方法(Canonical Correlation Analysis, CCA)是被广泛运用于多视图特征学习的技术,但目前普遍存在的相关性分析方法并没有有效利用视图间信息,忽视了隐藏在图像内部的鉴别相关性。为了解决这一问题,提出基于视图间鉴别相关性分析(Between-View Discriminant Correlation Analysis, BVDCA)的手语图像识别算法。BVDCA在不同视图间最大化类内相关性信息,最小化类间相关性信息,从而可以达到鉴别分类的目的。进一步地,考虑到手语图像包含大量的非线性特征,提出基于核化的视图间鉴别相关性分析(Kernel Between-View Discriminant Correlation Analysis,KBVDCA),以解决线性不可分的目的。在手语图像数据集的实验结果验证了二者的有效性。
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文献信息
篇名 基于视图间鉴别相关性分析的手语图像识别
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 手语识别 多视图 相关性分析 鉴别分析 非线性特征
年,卷(期) 2020,(15) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 19-21
页数 3页 分类号 TP391
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DOI
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1 蓝敏 21 18 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
手语识别
多视图
相关性分析
鉴别分析
非线性特征
研究起点
研究来源
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34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
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