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增强的典型相关分析及其在人脸识别特征融合中的应用.pdf
第21卷第3期 计算机辅助设计与图形学学报 v01．21，No．3 OFCOMPUTER—AIDEDDESIGN＆COMPUTER 2009年3月 JOURNAL GRAPHICSMar．，2009 增强的典型相关分析及其在人脸识别特征融合中的应用 赵 松 张志坚 张培仁 (中国科学技术大学自动化系合肥230027) (unixs@mail．ustc．edu．cn) 摘要在传统的典型相关分析(CCA)基础上，定义了类别相关性，提出了增强典型相关分析(ECCA)方法．对于一 个模式空间的2个观测空间(对任意模式都有2种观测向量)，ECCA能够找到这2个观测空间对类别而言更有意义 的相关子空间，且同时保持了投影分量的无关性．实验结果表明，ECCA优于CCA，GCCA融合方法． 关键词增强典型相关分析；人脸识别；特征融合；异质图像融合 中图法分类号TP391 EnhancedCCAandits inFeatureFusionofFace Applications Recognition Zhao Peiren SongZhangZhijianZhang Scienceand Automation，Universityof 230027) (Departmentof TechnologyofChina，Hefei Basedonthe ofclassicalcanonicalcorrelation class Abstract theory analysis(CCA)，bydefining two enhancedcanonicalcorrelation a has correlation，an analysis(ECCA)isproposed．Ifpatternspace can observation aretwoobservationvectorsofdifferentkinds)，ECCA spaces(Foranypattern，there findtherelevant oftheobservation whichthe of random subspaces spaces，in projectionsoriginal vectorsare demonstratethe ofECCAfusionoverfeature irrelevant．Experimentssuperiorperformance fusion suchasCCA，GCCA． algorithm wordsenhancedcanonicalcorrelation Key analysis；facerecognition；feature fusion image 20世纪80年代以来，人脸识别领域的研究取 对上述算法所使用的特征并没有一个标准的评 得了飞速发展，出现了很多人脸特征选择方法及识 价，各种特征在不同的应用中有各自的优势和劣势，
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