多重集相关投影分析与特征融合研究
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-6页 |
目录 | 第6-9页 |
1 绪论 | 第9-13页 |
·引言 | 第9页 |
·相关投影分析的研究与应用 | 第9-11页 |
·典型相关分析研究与应用 | 第10页 |
·偏最小二乘分析研究与应用 | 第10-11页 |
·多重集典型相关分析研究与应用 | 第11页 |
·本文的内容安排 | 第11-13页 |
2 相关投影分析理论与特征融合 | 第13-19页 |
·引言 | 第13页 |
·典型相关分析(CCA) | 第13-14页 |
·偏最小二乘分析(PLS) | 第14-15页 |
·基于相关投影分析的特征融合 | 第15-16页 |
·特征融合 | 第15页 |
·相关投影分析特征融合方法 | 第15-16页 |
·图像特征抽取的方法 | 第16-17页 |
·主分量分析(PCA) | 第16页 |
·小波变换 | 第16-17页 |
·本文使用的分类器 | 第17-18页 |
·最小距离分类器(MD) | 第17页 |
·最近邻分类器(NN) | 第17-18页 |
·本章小结 | 第18-19页 |
3 多重集相关投影分析与特征融合 | 第19-28页 |
·引言 | 第19页 |
·多重集相关投影分析 | 第19-21页 |
·典型相关分析的一种推广情况 | 第19-20页 |
·多重集典型相关分析(MCCA) | 第20-21页 |
·多重集偏最小二乘分析(MPLS) | 第21页 |
·多重集相关投影分析特征融合 | 第21-22页 |
·实验结果与分析 | 第22-27页 |
·CENPARMI手写体数字数据库上的实验 | 第22-23页 |
·UCI多特征数据集上的实验 | 第23-26页 |
·实验总结 | 第26-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
4 多重集散度鉴别典型相关分析 | 第28-40页 |
·引言 | 第28页 |
·广义典型相关分析(GCCA) | 第28-30页 |
·广义典型相关分析(GCCA)的基本思想 | 第28-29页 |
·广义典型相关分析(GCCA)的鉴别思想分析 | 第29页 |
·线性鉴别分析(LDA)的另一种形式 | 第29-30页 |
·最大散度差鉴别分析(MSDDA) | 第30页 |
·总体散布约束的最大散度差鉴别分析 | 第30-34页 |
·MSDDA所存在的问题 | 第30页 |
·RMSDDA的基本思想 | 第30-31页 |
·RMSDDA与LDA的等价性证明 | 第31-32页 |
·投影矢量尺度对分类影响性分析 | 第32页 |
·投影矢量尺度归一化方法 | 第32-33页 |
·MSDDA和RMSDDA对比实验 | 第33-34页 |
·多重集散度鉴别典型相关分析 | 第34-36页 |
·多重集线性鉴别典型相关分析(MLDCCA) | 第34-35页 |
·多重集最大散度差典型相关分析(MMSDCCA) | 第35-36页 |
·实验与分析 | 第36-39页 |
·CENPARMI手写体数字数据库上的实验 | 第36-37页 |
·ORL人脸数据库上的实验 | 第37-39页 |
·实验总结 | 第39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
5 鉴别型多重集相关投影分析 | 第40-48页 |
·引言 | 第40页 |
·鉴别型相关投影分析 | 第40-42页 |
·鉴别型典型相关分析(DCCA) | 第40-41页 |
·鉴别型偏最小二乘分析(DPLS) | 第41-42页 |
·鉴别型多重集相关投影分析 | 第42-43页 |
·鉴别型多重集典型相关分析(DMCCA) | 第42页 |
·鉴别型多重集偏最小二乘分析(DMPLS) | 第42-43页 |
·实验与分析 | 第43-47页 |
·Yale人脸数据库上的特征融合实验 | 第43-45页 |
·ORL人脸数据库上的特征融合实验 | 第45-47页 |
·实验总结 | 第47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
6 多重集相关投影分析结合类信息的特征融合 | 第48-55页 |
·引言 | 第48页 |
·典型相关分析用于单模态识别 | 第48页 |
·样本类信息编码方法 | 第48-49页 |
·结合类信息的多重集典型相关分析(CMCCA) | 第49页 |
·实验与分析 | 第49-53页 |
·CENPARMI手写体数字识别特征融合实验 | 第49-50页 |
·Yale数据库人脸识别特征融合实验 | 第50-52页 |
·ORL数据库人脸识别特征融合实验 | 第52-53页 |
·实验总结 | 第53页 |
·本章小结 | 第53-55页 |
7 总结与展望 | 第55-57页 |
·本文总结 | 第55页 |
·未来展望 | 第55-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-64页 |
附录 | 第64-65页 |