【问题标题】:CCA for Feature Fusion用于特征融合的 CCA
【发布时间】:2013-07-23 05:54:27
【问题描述】:

在一些多模态识别方法中,他们使用典型相关分析 (CCA) 将两个输入特征向量融合为一个单一的和低维的特征向量。 Matlab 已经有 CCA 的代码: [A,B,r,U,V] = canoncorr(X,Y); 见:http://www.mathworks.com/help/stats/canoncorr.html

我想知道如何使用此函数达到最终(融合)特征向量。 有人可以解释一下步骤或建议参考吗?

【问题讨论】:

    标签: matlab face-recognition pattern-recognition feature-extraction feature-selection


    【解决方案1】:

    我发现了如何使用 CCA 执行特征融合。我写了一个 Matlab 代码来做这件事,并在MATLAB Central 中分享了代码。

    详细的描述可以在这篇论文中找到:

    M. Haghighat,M. Abdel-Mottaleb,W. Alhalabi,“Fully Automatic Face Normalization and Single Sample Face Recognition in Unconstrained Environments”,具有应用程序的专家系统,第一卷。 47,第 23-34 页,2016 年 4 月。

    【讨论】:

    • 您能透露一下论文中的一些细节吗?我和大概其他人也只能阅读摘要。
    • 我如何使用此功能将单独的 2 个功能组合在一起。它给我一个错误 [trainZ,testZ] = ccaFuse(trainX, trainY, testX, testY, 'sum');
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