PDEs对单向二维CCA的影响
陈柯鑫
范丽亚
1.聊城大学 数学科学学院,山东 聊城 2520592.聊城大学 数学科学学院,山东 聊城 252059
摘要：累计贡献率(CCR)决定着降维子空间的维度,贡献率越高,维度越大,计算成本也越高,但对图像的识别精度来说却并不一定越好.利用单向二维典型相关分析(2 D-CCA)进行图像特征抽取时面临的CCR如何选取问题,目前还没有一个有效的解决方案.偏微分方程组(PDEs)与一维典型相关分析(CCA)的算法结合并没有解决CCA存在的会破坏图像的空间结构,丢失图像的判别信息以及造成"维数灾难"等问题.为解决上述问题,提出了将PDEs与单向2D-CCA结合的一体化学习算法,着重研究了PDEs对2D-CCA中CCR的影响.在AR数据集、FRGCv数据集上的实验以及对比实验的结果表明PDEs的进化不仅可以弱化2D-CCA中CCR的选择,甚至不用考虑CCR的选择,原则上不超过5次的进化可达到最优识别精度,且识别精度明显优于基于PDEs的一维CCA算法.
关键词：图像识别二维典型相关分析偏微分方程累积贡献率进化次数
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11801248)山东省自然科学基金(ZR2016AM24)山东省自然科学基金(ZR2018BF010)
论文发表日期：2021-04-28
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 14-25,95 )
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