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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

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