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基于耦合度量学习的特征级融合方法及在步态识别中的应用
被引量：
2
1
作者
王科俊
阎涛
吕卓纹
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第A01期7-11,共5页
根据耦合度量学习方法能够直接处理不同集合的数据这一特性,将其应用到数据融合领域,提出了一种基于耦合度量学习的特征级融合方法.该方法首先通过增加对原始单个集合中具有相关关系的数据的优化处理,将耦合度量学习方法的目标函数改进...
根据耦合度量学习方法能够直接处理不同集合的数据这一特性,将其应用到数据融合领域,提出了一种基于耦合度量学习的特征级融合方法.该方法首先通过增加对原始单个集合中具有相关关系的数据的优化处理,将耦合度量学习方法的目标函数改进成在耦合空间中所有具有相关关系的投影特征均彼此接近,从而使得这些特征的整体分布更满足特征级融合的需求,而后采用串行方式对特征进行融合,最终得到更加有效的特征用来分类识别.将上述方法应用到步态识别中,以解决步态识别中的数据融合问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明该方法识别效果较好.
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关键词
耦合度量学习
特征级融合
步态识别
步态能量图
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职称材料
核耦合度量学习方法及其在步态识别中的应用
被引量：
2
2
作者
王科俊
阎涛
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期169-175,共7页
针对已有基于线性变换的耦合度量学习方法在解决实际问题时会遇到维数灾难和无法很好描述非线性模型等问题,通过引入核方法,提出核耦合度量学习方法.首先采用非线性变换将来自不同集合的数据投影到同一个高维耦合空间,使两个集合中具有...
针对已有基于线性变换的耦合度量学习方法在解决实际问题时会遇到维数灾难和无法很好描述非线性模型等问题,通过引入核方法,提出核耦合度量学习方法.首先采用非线性变换将来自不同集合的数据投影到同一个高维耦合空间,使两个集合中具有相关关系的元素投影后尽可能接近.然后在这个公共的耦合空间使用传统的核方法进行运算.最后将其应用到步态识别中,以解决步态识别中不同集合间的匹配问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明文中方法取得较满意的识别效果.
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关键词
耦合度量学习
核方法
步态识别
步态能量图
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职称材料
题名
基于耦合度量学习的特征级融合方法及在步态识别中的应用
被引量：
2
1
作者
王科俊
阎涛
吕卓纹
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第A01期7-11,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2008AA01Z148)
国家自然科学基金资助项目(60975022)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20102304110004)
文摘
根据耦合度量学习方法能够直接处理不同集合的数据这一特性,将其应用到数据融合领域,提出了一种基于耦合度量学习的特征级融合方法.该方法首先通过增加对原始单个集合中具有相关关系的数据的优化处理,将耦合度量学习方法的目标函数改进成在耦合空间中所有具有相关关系的投影特征均彼此接近,从而使得这些特征的整体分布更满足特征级融合的需求,而后采用串行方式对特征进行融合,最终得到更加有效的特征用来分类识别.将上述方法应用到步态识别中,以解决步态识别中的数据融合问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明该方法识别效果较好.
关键词
耦合度量学习
特征级融合
步态识别
步态能量图
Keywords
coupled metric learning
feature level fusion
gait recognition
gait energy image
分类号
U459.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
核耦合度量学习方法及其在步态识别中的应用
被引量：
2
2
作者
王科俊
阎涛
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期169-175,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.60975022)
国家863计划项目(No.2008AA01Z148)
博士点专项科研基金项目(No.20102304110004)资助
文摘
针对已有基于线性变换的耦合度量学习方法在解决实际问题时会遇到维数灾难和无法很好描述非线性模型等问题,通过引入核方法,提出核耦合度量学习方法.首先采用非线性变换将来自不同集合的数据投影到同一个高维耦合空间,使两个集合中具有相关关系的元素投影后尽可能接近.然后在这个公共的耦合空间使用传统的核方法进行运算.最后将其应用到步态识别中,以解决步态识别中不同集合间的匹配问题.采用CASIA(B)步态数据库进行实验分析,结果表明文中方法取得较满意的识别效果.
关键词
耦合度量学习
核方法
步态识别
步态能量图
Keywords
Coupled Metric Learning, Kernel Method, Gait Recognition, Gait Energy Image
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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出处
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1
基于耦合度量学习的特征级融合方法及在步态识别中的应用
王科俊
阎涛
吕卓纹
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
下载PDF
职称材料
2
核耦合度量学习方法及其在步态识别中的应用
王科俊
阎涛
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
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