导读:本文包含了二维典型相关分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:二维典型相关分析,频谱特征,类标矩阵,准则函数
二维典型相关分析论文文献综述
刘艳艳,曹慧荣,王建国,赵宜宾[1]（2012）在《改进的二维典型相关分析及其人脸识别应用》一文中研究指出针对二维典型相关分析(2DCCA)中类标矩阵维数较大及算法耗时过多的问题,提出一种改进的2DCCA特征提取方法。利用图像的频谱性质定义低维的类标矩阵,从有利于模式分类的角度构造出新的准则函数,采用二维主成分分析对所得特征进一步降维,得到更具分类判别能力的低维特征。在ORL和组合人脸数据库上的实验结果表明,该特征具有较好的分类能力。(本文来源于《计算机工程》期刊2012年10期）
张维勤,张国锋[2]（2010）在《结合二维典型相关分析和相关反馈的图像检索》一文中研究指出综合二维典型相关分析和相关反馈的图像检索方法,首先利用颜色直方图法对样本图像进行初步检索,接着手工标注用户满意的图像作为正样本,其余的作为负样本.利用正负样本的颜色分块特征训练图像分类器,通过训练好的分类器对图像进行进一步检索.实验证明,我们的方法在目标不太明确的情况下,通过相关反馈操作的检索性能会获得一定的提升.(本文来源于《甘肃高师学报》期刊2010年05期）
黄丽坤,皮亦鸣[3]（2010）在《基于二维判别典型相关分析的人脸识别算法》一文中研究指出本文提出了一种新的基于典型相关分析的人脸识别算法,叫做二维判别典型相关分析(2D-DCCA)。该算法将2阶张量的概念引入了典型相关分析方法中。传统的典型相关分析方法中,样本是用高维的向量表示的,不仅计算量大,而且常常出现内存不足,协方差矩阵有奇异性等问题。本文算法不仅将样本的向量表达改为矩阵表达,并且充分利用样本的类内和类间信息来优化目标函数,从而使得该算法获得了诸多优点:首先,使得学习出的子空间维数降低,从而计算量和计算时间都大大减少;其次,有效地避免了协方差矩阵的奇异性问题;最后,由于目标函数的优化利用了样本的类信息,从而更有利于最邻近分类器进行判别。实验表明,在人脸角度变化时,该方法具有稳定的识别性能。(本文来源于《信号处理》期刊2010年07期）
孙宁,宋莹,成伟明,赵春光[4]（2010）在《二维典型相关分析在小样本图像识别上的应用》一文中研究指出针对传统典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的图像识别中出现的小样本(Small Sample Size,SSS)问题,提出二维典型相关分析(Two-Dimensional CCA,2DCCA)。首先阐述了2DCCA方法的基本原理并给出了类成员关系矩阵的构造方法,推导出了类成员关系协方差矩阵广义逆的解析解。其次,从理论上证明了2DCCA方法对于解决小样本问题的有效性。最后,利用人脸识别实验来测试该方法的性能,实验结果表明,2DCCA方法有效地解决了图像识别中常见的小样本问题,并且能取得较其他几种基于CCA的人脸识别方法更优的识别结果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年05期）
杨茂龙,孙权森,夏德深,袁珏[5]（2009）在《二维典型相关分析的实质与改进算法》一文中研究指出由于样本数常小于样本维数,传统的典型相关分析方法CCA(canonical correlation analysis)会产生小样本问题。为了解决这类问题,一种新的有监督特征抽取方法——二维典型相关分析2DCCA被提出。与传统CCA方法把二维图像矩阵拉成一维向量不同,2DCCA直接从图像矩阵中抽取特征,该方法有效地解决了小样本问题。但是在单特征下,CCA的类标编码对识别率会产生影响,在一维情况下,传统的类标编码使得CCA等价于LDA,从而限制了CCA抽取更多有效的识别特征。证明了在传统的类标编码时,2DCCA仍然与2DI.DA等价。为了打破这种约束,提出了一种基于样本标号的2DCCA改进算法。在ORL和AR人脸库上的实验表明,提出的方法优于传统的2DCCA。(本文来源于《解放军理工大学学报(自然科学版)》期刊2009年06期）
宋东兴,刘永俊,陈才扣[6]（2008）在《二维典型相关分析及其在人脸识别中的应用》一文中研究指出通过对传统的基于向量的典型相关分析(CCA)方法进行改进,提出了一种新的直接基于特征矩阵的二维典型相关分析方法(2DCCA),并将其应用于人脸识别的特征融合过程中。较基于向量的典型相关分析,该方法的优点主要有两点:第一,该方法计算过程中构造的协方差矩阵维数大幅度减小,这在一定程度上避免了人脸识别中存在的"高维小样本问题";第二,由于协方差矩阵维数的缩减,使特征抽取的速度明显提高。最后在ORL标准人脸库和AR大型人脸数据库上的实验结果有效地验证了这两点。(本文来源于《计算机应用》期刊2008年09期）
二维典型相关分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
综合二维典型相关分析和相关反馈的图像检索方法,首先利用颜色直方图法对样本图像进行初步检索,接着手工标注用户满意的图像作为正样本,其余的作为负样本.利用正负样本的颜色分块特征训练图像分类器,通过训练好的分类器对图像进行进一步检索.实验证明,我们的方法在目标不太明确的情况下,通过相关反馈操作的检索性能会获得一定的提升.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
二维典型相关分析论文参考文献
[1].刘艳艳,曹慧荣,王建国,赵宜宾.改进的二维典型相关分析及其人脸识别应用[J].计算机工程.2012
[2].张维勤,张国锋.结合二维典型相关分析和相关反馈的图像检索[J].甘肃高师学报.2010
[3].黄丽坤,皮亦鸣.基于二维判别典型相关分析的人脸识别算法[J].信号处理.2010
[4].孙宁,宋莹,成伟明,赵春光.二维典型相关分析在小样本图像识别上的应用[J].计算机工程与应用.2010
[5].杨茂龙,孙权森,夏德深,袁珏.二维典型相关分析的实质与改进算法[J].解放军理工大学学报(自然科学版).2009
[6].宋东兴,刘永俊,陈才扣.二维典型相关分析及其在人脸识别中的应用[J].计算机应用.2008