基于雙重鑒別相關性分析的圖像識別算法
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標簽：圖像識別(38065)
針對多視圖相關性算法未有效利用視圖中相關信息且忽視了潛在的鑒別信息的問題，提出基于同一視圖內(nèi)和不同視圖間的雙重鑒別相關性分析（ DVDCA）算法。首先，設計有監(jiān)督的類內(nèi)和類間相關性變量，通過最大化類內(nèi)相關性變量、最小化類間相關性變量來提取視圖中的鑒別特征；其次，考慮在同一視圖內(nèi)和不同視圖間均考慮進行鑒別相關特征提取，設計約束形式的雙重視圖鑒別相關性特征提取模型，以利用豐富的視圖信息。在Multi-PIE多角度人臉數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集上與多視圖線性鑒別分析、典型相關性分析（CCA）、多視圖鑒別隱性空間（MDLS）、不相關多視圖鑒別字典學習（ UMDDL）四種算法對比實驗，DVDCA分類識別率能夠提高1.45 -4. 73個百分點；在MFD多特征手寫體數(shù)據(jù)集上分類識別率能夠提高1. 25 -5. 29個百分點。
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