基于多視圖核鑒別相關(guān)與正交分析的圖像分類.pdf

1、近年來，隨著數(shù)據(jù)獲取技術(shù)不斷的發(fā)展，多視圖學(xué)習(xí)已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到廣泛的關(guān)注。多視圖數(shù)據(jù)的產(chǎn)生一方面為機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供更豐富、更具多樣性的數(shù)據(jù)，從而更好地揭示模式內(nèi)在本質(zhì)特性。另一方面也給傳統(tǒng)的、面向單一視圖的數(shù)據(jù)分析算法帶來了新的挑戰(zhàn)。如何充分挖掘多視圖的關(guān)聯(lián)信息和獨(dú)立信息，已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。
　　首先，本文借鑒特征融合的思想，在多視圖鑒別分析（MvDA）的基礎(chǔ)上，增加投影變換矩陣的正交約束，提出了多視圖鑒別

2、正交分析（MvDOA）。增加投影矩陣的正交約束一方面能更好地保留數(shù)據(jù)之間的重構(gòu)關(guān)系，另一方面達(dá)到減少提取特征的冗余信息的目的，進(jìn)一步增強(qiáng)算法的分類能力。
　　其次，本文在多視圖鑒別正交分析（MvDOA）的基礎(chǔ)上，提出了基于多視圖鑒別相關(guān)與正交分析（MvDCOA）的算法。該算法在利用上述多視圖鑒別正交分析獲取各個(gè)視圖的獨(dú)立信息基礎(chǔ)上，再利用多視圖典型相關(guān)性分析（MDCCA）獲取多個(gè)視圖之間的關(guān)聯(lián)信息。最終串聯(lián)合并多視圖的關(guān)聯(lián)特征和獨(dú)

3、立特征，達(dá)到充分利用了多視圖所包含的信息，進(jìn)一步增強(qiáng)算法的分類能力。
　　最后，當(dāng)多類樣本線性不可分時(shí)，本文提出了多視圖核鑒別相關(guān)與正交分析方法（MvKDCOA）。該算法將多視圖鑒別相關(guān)與正交分析算法擴(kuò)展到了核空間，所以能夠挖掘隱藏在圖像空間中的非線性結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步增強(qiáng)算法的分類能力。
　　基于MFD多特征集手寫體數(shù)據(jù)庫、AR彩色人臉數(shù)據(jù)庫、Multi-PIE人臉數(shù)據(jù)庫和PolyU多光譜掌紋數(shù)據(jù)庫的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法能夠有效地