期刊文献+
共找到172篇文章
< 1 2 9 >
每页显示 20 50 100
A NOVEL ALGORITHM FOR VOICE CONVERSION USING CANONICAL CORRELATION ANALYSIS
1
作者 Jian Zhihua Yang Zhen 《Journal of Electronics(China)》 2008年第3期358-363,共6页
A novel algorithm for voice conversion is proposed in this paper. The mapping function of spectral vectors of the source and target speakers is calculated by the Canonical Correlation Analysis (CCA) estimation based o... A novel algorithm for voice conversion is proposed in this paper. The mapping function of spectral vectors of the source and target speakers is calculated by the Canonical Correlation Analysis (CCA) estimation based on Gaussian mixture models. Since the spectral envelope feature remains a majority of second order statistical information contained in speech after Linear Prediction Coding (LPC) analysis, the CCA method is more suitable for spectral conversion than Minimum Mean Square Error (MMSE) because CCA explicitly considers the variance of each component of the spectral vectors during conversion procedure. Both objective evaluations and subjective listening tests are conducted. The experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve better per- formance than the previous method which uses MMSE estimation criterion. 展开更多
关键词 Speech processing Voice conversion canonical correlation analysis cca
下载PDF
A Novel CCA-NMF Whitening Method for Practical Machine Learning Based Underwater Direction of Arrival Estimation
2
作者 Yun Wu Xinting Li Zhimin Cao 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2024年第2期163-174,共12页
Underwater direction of arrival(DOA)estimation has always been a very challenging theoretical and practical problem.Due to the serious non-stationary,non-linear,and non-Gaussian characteristics,machine learning based ... Underwater direction of arrival(DOA)estimation has always been a very challenging theoretical and practical problem.Due to the serious non-stationary,non-linear,and non-Gaussian characteristics,machine learning based DOA estimation methods trained on simulated Gaussian noised array data cannot be directly applied to actual underwater DOA estimation tasks.In order to deal with this problem,environmental data with no target echoes can be employed to analyze the non-Gaussian components.Then,the obtained information about non-Gaussian components can be used to whiten the array data.Based on these considerations,a novel practical sonar array whitening method was proposed.Specifically,based on a weak assumption that the non-Gaussian components in adjacent patches with and without target echoes are almost the same,canonical cor-relation analysis(CCA)and non-negative matrix factorization(NMF)techniques are employed for whitening the array data.With the whitened array data,machine learning based DOA estimation models trained on simulated Gaussian noised datasets can be used to perform underwater DOA estimation tasks.Experimental results illustrated that,using actual underwater datasets for testing with known machine learning based DOA estimation models,accurate and robust DOA estimation performance can be achieved by using the proposed whitening method in different underwater con-ditions. 展开更多
关键词 direction of arrival(DOA) sonar array data underwater disturbance machine learn-ing canonical correlation analysis(cca) non-negative matrix factorization(NMF)
下载PDF
Joint Analysis Method for Major Genes Controlling Multiple Correlated Quantitative Traits 被引量:5
3
作者 XIAO Jing WANG Xue-feng HU Zhi-qiu TANG Zai-xiang SUI Jiong-ming LI Xin XU Chen-wu 《Agricultural Sciences in China》 CAS CSCD 2006年第3期179-187,共9页
Based on the major gene and polygene mixed inheritance model for multiple correlated quantitative traits, the authors proposed a new joint segregation analysis method of major gene controlling multiple correlated quan... Based on the major gene and polygene mixed inheritance model for multiple correlated quantitative traits, the authors proposed a new joint segregation analysis method of major gene controlling multiple correlated quantitative traits, which include major gene detection and its effect and variation estimation. The effect and variation of major gene are estimated by the maximum likelihood method implemented via expectation-maximization (EM) algorithm. Major gene is tested with the likelihood ratio (LR) test statistic. Extensive simulation studies showed that joint analysis not only increases the statistical power of major gene detection but also improves the precision and accuracy of major gene effect estimates. An example of the plant height and the number of tiller of F2 population in rice cross Duonieai x Zhonghua 11 was used in the illustration. The results indicated that the genetic difference of these two traits in this cross refers to only one pleiotropic major gene. The additive effect and dominance effect of the major gene are estimated as -21.3 and 40.6 cm on plant height, and 22.7 and -25.3 on number of tiller, respectively. The major gene shows overdominance for plant height and close to complete dominance for number of tillers. 展开更多
关键词 multiple correlated quantitative traits major gene joint segregation analysis maximum likelihood estimation EM algorithm
下载PDF
一种CCA-层次聚类的基因聚类算法
4
作者 林倩闽 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期85-90,共6页
针对基因芯片技术带来的海量基因表达数据,为了充分挖掘其蕴含的生物信息和潜在的生物机制,提出一种基于CCA-层次聚类的基因聚类算法(CCA-Hc)。该算法在层次聚类的基础上引入典型相关分析,优化相似性矩阵计算方法。首先,利用典型相关分... 针对基因芯片技术带来的海量基因表达数据,为了充分挖掘其蕴含的生物信息和潜在的生物机制,提出一种基于CCA-层次聚类的基因聚类算法(CCA-Hc)。该算法在层次聚类的基础上引入典型相关分析,优化相似性矩阵计算方法。首先,利用典型相关分析方法结合基因的多个特征信息进行基因相关性度量,得到基因相似性矩阵。然后将该相似性矩阵作为层次聚类的邻近矩阵进行凝聚层次聚类。在Oryza sativa L.(水稻)的基因表达数据集上进行CCA-Hc聚类效果测试实验,结果表明,与采用欧式距离的传统层次聚类算法(EUC-Hc)相比,CCA-Hc的内部稳定性指标和生物功能性指标均优于EUC-Hc,具有更佳的鲁棒性和聚类准确性,更有利于去发现基因间的共表达关系。 展开更多
关键词 基因表达数据 聚类算法 典型相关分析 层次聚类
下载PDF
基于相关性的Swarm联邦降维方法
5
作者 李文平 杜选 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1866-1876,共11页
联邦学习(Federated learning,FL)在解决人工智能(Artificial intelligence,AI)面临的隐私泄露和数据孤岛问题方面具有显著优势.针对联邦学习的已有研究未考虑联邦数据之间的关联性和高维性问题,提出一种基于联邦数据相关性的去中心化... 联邦学习(Federated learning,FL)在解决人工智能(Artificial intelligence,AI)面临的隐私泄露和数据孤岛问题方面具有显著优势.针对联邦学习的已有研究未考虑联邦数据之间的关联性和高维性问题,提出一种基于联邦数据相关性的去中心化联邦降维方法.该方法基于Swarm学习(Swarm learning,SL)思想,通过分离耦合特征,构建典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)的Swarm联邦框架,以提取Swarm节点的低维关联特征.为保护协作参数的隐私安全,还构建一种随机扰乱策略来隐藏Swarm特征隐私.在真实数据集上的实验验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 隐私保护 Swarm学习 联邦学习 典型相关分析
下载PDF
2008年苏州阳澄湖浮游藻类群落结构与环境因子的CCA分析 被引量:16
6
作者 陈立婧 吴淑贤 +3 位作者 彭自然 胡忠军 王武 薛俊增 《生物学杂志》 CAS CSCD 2012年第6期65-69,共5页
2008年1月—12月对江苏阳澄湖的浮游藻类进行了调查,分析了藻类的群落结构、物种多样性以及其与阳澄湖生态环境的相互关系。共发现藻类8门124属324种(包括变种),全年优势种为铜绿微囊藻(Microcystis aerugini-sa)、小席藻(Phorimidium t... 2008年1月—12月对江苏阳澄湖的浮游藻类进行了调查,分析了藻类的群落结构、物种多样性以及其与阳澄湖生态环境的相互关系。共发现藻类8门124属324种(包括变种),全年优势种为铜绿微囊藻(Microcystis aerugini-sa)、小席藻(Phorimidium tenus)、不定微囊藻(M.incerta)、密集微囊藻(M.densa)等。藻类的年平均丰度为3462.93×104cell/L,年平均生物量为8.09 mg/L。利用生物学指标对湖泊进行营养状况评价,阳澄湖属于α-中污染富营养型湖泊。CCA分析表明阳澄湖的蓝藻主要分布在夏、秋季,绿藻在夏季受到微囊藻的抑制,硅藻主要分布在春、冬季,金藻和黄藻主要分布在冬季;温度是阳澄湖藻类的首要影响因子,总氮与总磷的影响作用由入湖河道向东湖逐步减小。 展开更多
关键词 阳澄湖 藻类 环境因子 典范相关分析(cca)
下载PDF
基于加权局部判别CCA的多视角步态识别方法 被引量:11
7
作者 王献锋 黄文准 张善文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第21期90-94,共5页
为了解决步态特征提取难题和克服单一视觉的步态进行身份识别方法的局限性,提出一种加权局部判别典型相关分析(WLDCCA)算法。在此基础上,提出一种基于WLDCCA的多视角步态识别方法。该方法通过在WLDCCA中引入样本的类信息和局部信息,将... 为了解决步态特征提取难题和克服单一视觉的步态进行身份识别方法的局限性,提出一种加权局部判别典型相关分析(WLDCCA)算法。在此基础上,提出一种基于WLDCCA的多视角步态识别方法。该方法通过在WLDCCA中引入样本的类信息和局部信息,将不同视觉的步态特征有机地融合起来,提取的融合特征能够最小化同类样本之间的距离,同时最大化异类样本之间的距离,提高了步态识别的识别率和鲁棒性。在CASIA步态数据库上的实验结果验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 多视角步态识别 典型相关分析(cca) 局部判别cca(LDcca) 加权LDcca(WLDcca)
下载PDF
典型相关分析(CCA)对我国冬季气温的短期气候预测试验 被引量:16
8
作者 毛恒青 李小泉 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 1997年第4期385-392,共8页
利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型,对我国冬季气温进行了预测试验,采用历史资料独立样本检验的方法,对预报技巧给出合理的评定.结果表明,使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测,有一定的预报技巧,对... 利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型,对我国冬季气温进行了预测试验,采用历史资料独立样本检验的方法,对预报技巧给出合理的评定.结果表明,使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测,有一定的预报技巧,对于特定地区和特定时期优选的因子场组合,可以取得较为满意的预报效果.大部分地区的季平均预报时效在2个季以内时,最佳预报相关系数在0.5以上.季平均的预报水平明显高于月平均的预报.海温场是所有因子场中最好的预报因子.不仅单独海温场的预报效果较好,而且与其它因子场组合后的预报水平还可以得到进一步提高. 展开更多
关键词 相关分析 预报试验 相关系数 气温 短期气候预测
下载PDF
基于PC-CCA方法的气象场资料插补试验 被引量:11
9
作者 江志红 丁裕国 屠其璞 《南京气象学院学报》 CSCD 1999年第2期141-148,共8页
引入主成分典型相关分析(PC-CCA)方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列(以长江流域月气温距平场为例)各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模... 引入主成分典型相关分析(PC-CCA)方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列(以长江流域月气温距平场为例)各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模样本量达25年就可有最优插补精度,且性能稳定,效果优良。尤其当距平符号单一且大尺度分量占优势时。 展开更多
关键词 典型相关分析 气温距平场 资料序列插补 气象场
下载PDF
基于模糊CCA的图像特征提取和识别 被引量:3
10
作者 苏志勋 刘艳艳 +1 位作者 刘秀平 周晓杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第16期144-146,149,共4页
利用典型相关分析(CCA)和隶属度的思想,提出一种基于模糊典型相关分析的图像特征提取新方法。通过分析图像样本的分布特点,定义合适的隶属度函数描述图像空间的样本分布。利用CCA进行多信息源特征提取,得到同时包含图像灰度信息和分布... 利用典型相关分析(CCA)和隶属度的思想,提出一种基于模糊典型相关分析的图像特征提取新方法。通过分析图像样本的分布特点,定义合适的隶属度函数描述图像空间的样本分布。利用CCA进行多信息源特征提取,得到同时包含图像灰度信息和分布信息的有效判别特征。可证明Fisher线性判别分析是该算法的一种极限情形。在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明新特征具有良好的分类能力,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 特征提取 典型相关分析 隶属度 FISHER线性判别分析 图像识别 人脸识别
下载PDF
基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别 被引量:5
11
作者 徐晓娜 穆志纯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期312-314,共3页
鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合。实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较... 鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合。实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高。 展开更多
关键词 典型相关分析 特征层融合 关联特征 人耳识别 多模态识别
下载PDF
基于DEA-CCA法分析我国医疗卫生服务效率 被引量:6
12
作者 吴婉玲 肖畅 +5 位作者 孙瑞华 郭锐敏 虞康达 郝肖迪 沈庆 王蜜源 《中国社会医学杂志》 2020年第3期303-306,共4页
目的对我国2016年的31个省市医疗卫生服务效率进行评价,分析卫生投入与产出之间的关系。方法采用数据包络分析(date envelopment analysis,DEA)的CCR模型、BCC模型进行效率评价,再采用典型相关分析DEA有效和无效省市投入与产出之间的关... 目的对我国2016年的31个省市医疗卫生服务效率进行评价,分析卫生投入与产出之间的关系。方法采用数据包络分析(date envelopment analysis,DEA)的CCR模型、BCC模型进行效率评价,再采用典型相关分析DEA有效和无效省市投入与产出之间的关系。结果我国31个省市总体效率平均值为0.9616,省际分布均衡,DEA有效省市和无效省市卫生投入(医院数、每千人口注册护士数、每千人口医疗机构床位、流动资产)和产出(医疗收入/事业收入、诊疗人次数、每百门诊入院人数、医生日均担负住院床日)呈现高度相关性。结论我国省市DEA有效与经济水平不存在必然联系,卫生经费在医疗卫生服务投入中占有主导地位,医疗收入/事业收入对卫生服务的产出贡献率最大。 展开更多
关键词 数据包络分析 典型相关分析 医疗卫生服务 效率评价
下载PDF
基于CCA的个性化轨迹隐私保护算法 被引量:1
13
作者 李文平 杨静 +1 位作者 张健沛 印桂生 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期630-638,共9页
针对轨迹隐私保护的个性化需求问题,提出一种基于典型相关分析的个性化轨迹隐私保护算法。算法对数据产生者认为不敏感的轨迹直接发布,而仅对数据产生者认为敏感的轨迹施以隐私保护操作。隐私保护过程中,先由不敏感轨迹和敏感轨迹获得... 针对轨迹隐私保护的个性化需求问题,提出一种基于典型相关分析的个性化轨迹隐私保护算法。算法对数据产生者认为不敏感的轨迹直接发布,而仅对数据产生者认为敏感的轨迹施以隐私保护操作。隐私保护过程中,先由不敏感轨迹和敏感轨迹获得二者的隐变量,再根据隐变量产生随机轨迹以替代敏感轨迹。该算法不仅能较好地尊重数据产生者的隐私保护意愿,而且能获得较高的轨迹质量。在真实轨迹数据上的实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 计算机应用 隐私保护 个性化 典型相关分析 隐变量模型
下载PDF
基于CCA子空间和GMM的自动图像标注 被引量:3
14
作者 郭玉堂 韩昌刚 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第6期277-282,282,共6页
为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法。利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合。使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GM... 为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法。利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合。使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GMM模型来估计单词类密度,从而在特征子空间中得到每个单词的概率分布。采用贝叶斯分类器确定每个标注词和测试图像的联合概率,运用词间语义关系优化标注结果。实验结果表明,使用该方法后的图像标注性能有了较大程度的改善。 展开更多
关键词 典型相关分析 特征融合 高斯混合模型 类密度 图像标注 子空间
下载PDF
MSI和CCA算法对稳态视觉诱发电位信号分类的比较研究 被引量:4
15
作者 高诺 翟文文 杨玉娜 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第8期984-990,共7页
脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)系统能让那些有运动障碍的病人用脑信号与外界设备交互。稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)具有分析正确率高,不用训练等优点而倍受重视。如何高效地对SSVEP信号频... 脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)系统能让那些有运动障碍的病人用脑信号与外界设备交互。稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)具有分析正确率高,不用训练等优点而倍受重视。如何高效地对SSVEP信号频率识别是SSVEP-BCI的关键问题,并关系到BCI的系统优劣。本文采用多变量同步指数与典型相关分析方法对SSVEP信号分类进行比较研究,探讨了两种方法在数据长度、导联数量、导联位置以及参考信号的谐波数量对SSVEP信号分类效果的影响。六位被试者参与实验采集数据,实验结果证实,在时间窗较小,数据长度较少的条件下,多变量同步指数方法较典型相关分析方法性能更优。而对于SSVEP信号分析来说,导联位置的准确性是影响频率分析算法的最根本因素。 展开更多
关键词 多变量同步指数 典型相关分析 视觉稳态诱发电位 正确率 脑电
下载PDF
基于CCA和PCA的说话人特征降维研究 被引量:1
16
作者 陈觉之 张贵荣 周宇欢 《计算机与现代化》 2013年第6期16-19,共4页
为提高说话人识别的性能,提出将CCA与PCA联合用于说话人特征降维的方法:先用CCA融合基于声道模型的LPC特征和基于听觉模型的MFCC特征,提升这两类不同特征的相关性;然后用PCA进一步去除冗余特征,降低有效特征的维数。实验显示,这两种降... 为提高说话人识别的性能,提出将CCA与PCA联合用于说话人特征降维的方法:先用CCA融合基于声道模型的LPC特征和基于听觉模型的MFCC特征,提升这两类不同特征的相关性;然后用PCA进一步去除冗余特征,降低有效特征的维数。实验显示,这两种降维方法联合的降维效果与单一的CCA降维、PCA降维或手动降维的效果比有明显提高。 展开更多
关键词 说话人识别 典型相关分析 主成分分析 高斯混合模型 特征降维 线性预测系数 美尔频率倒谱系数
下载PDF
基于CCA的图像特征匹配算法
17
作者 张克军 窦建君 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第3期244-247,共4页
基于典型相关分析的思想,提出一种可以解决具有相同数目特征点的图像特征匹配算法.算法利用典型相关分析将提取的2幅图像的特征点投影到新的特征空间上,将获得的投影向量作为匹配特征构造匹配矩阵,最后根据匹配矩阵元素的大小判断特征... 基于典型相关分析的思想,提出一种可以解决具有相同数目特征点的图像特征匹配算法.算法利用典型相关分析将提取的2幅图像的特征点投影到新的特征空间上,将获得的投影向量作为匹配特征构造匹配矩阵,最后根据匹配矩阵元素的大小判断特征点的匹配关系.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性. 展开更多
关键词 典型相关分析 特征匹配 图像配准 奇异值分解
下载PDF
秦岭山地天然次生林群落MRT数量分类、CCA排序及多样性垂直格局 被引量:42
18
作者 钟娇娇 陈杰 +2 位作者 陈倩 姬柳婷 康冰 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期277-285,共9页
采用多元回归树(MRT)对秦岭山地天然次生林群落进行数量分类,采用典范对应分析(CCA)进行排序,分析了秦岭山地天然次生林群落物种多样性沿海拔梯度的变化规律。结果表明:(1) 275个样方共有种子植物195种,隶属61科128属。乔、灌、草3个层... 采用多元回归树(MRT)对秦岭山地天然次生林群落进行数量分类,采用典范对应分析(CCA)进行排序,分析了秦岭山地天然次生林群落物种多样性沿海拔梯度的变化规律。结果表明:(1) 275个样方共有种子植物195种,隶属61科128属。乔、灌、草3个层次物种多样性变化沿海拔梯度的变化趋势基本一致,呈单峰模型;(2)经交叉验证认为秦岭山地天然次生林群落可分为2类,Ⅰ冬瓜杨(Populus purdomii)+陇东海棠(Malus kansuensis)+蛇莓(Duchesnea indica)群落,Ⅱ锐齿槲栎(Quercus aliena var. acuteserrata)+黄栌(Cotinus coggygria)+茜草(Rubia cordifolia)群落;(3) CCA排序结果揭示了群落生境的分布范围,反映出生态轴的排序意义,较好地反映秦岭山地天然次生林群落与环境因子的关系,其结果表明,海拔、坡向、凋落层厚度和干扰情况4个变量对该地区次生林群落的分布有较大的影响。 展开更多
关键词 物种多样性 多元回归树 典范对应分析 秦岭山地 天然次生林
下载PDF
多重CCA算法的柬汉双语词向量构建方法 被引量:2
19
作者 蒋亚芳 严馨 +2 位作者 李思远 徐广义 周枫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第17期167-172,共6页
针对现有双语词向量研究方法获取双语词向量需要用到大量双语平行文本,对于柬汉双语而言存在着平行文本不足的关键问题,而英语作为通用语言,英语-汉语以及英语-柬埔寨语双语平行文本较多且容易获得,因此在典型相关分析跨语言词向量模型... 针对现有双语词向量研究方法获取双语词向量需要用到大量双语平行文本,对于柬汉双语而言存在着平行文本不足的关键问题,而英语作为通用语言,英语-汉语以及英语-柬埔寨语双语平行文本较多且容易获得,因此在典型相关分析跨语言词向量模型上作出进一步改进,提出以英语为中间语言的基于多重CCA算法的汉柬双语词向量构建方法。通过将英语、汉语词向量投影至汉-英向量空间,将英语、柬语词向量投影至柬-英向量空间,根据CCA算法分别得到英-汉、英-柬双语词向量;以英语作为中间词并结合部分实验室构建的柬汉双语电子词典将上一步得到的英-柬、英-汉双语词向量投影至第三方同一向量空间中,再次根据CCA算法得到柬语和汉语在新向量空间中的投影转换矩阵;得到柬英汉多语词向量,多语词向量中包含有柬汉双语词向量。与传统方法相比,该方法解决了当前其他模型所面临的初始柬汉平行文本稀缺的问题,且获得较高的柬汉双语词向量。 展开更多
关键词 双语词向量 典型相关分析(cca) 汉柬双语 多重典型相关分析算法
下载PDF
基于CCA空间的平滑稀疏超分辨率人脸重构 被引量:1
20
作者 姚正元 郭立君 张荣 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第4期34-37,40,共5页
直接基于人脸图像空间构建的高低分辨率字典无法满足高度相关的条件,影响了重构的效果。提出了一种基于典型相关分析(CCA)空间的平滑稀疏超分辨率人脸重构方法。将映射到CCA空间的字典进行排序,并进行稀疏更新;将得到的新字典根据输入... 直接基于人脸图像空间构建的高低分辨率字典无法满足高度相关的条件,影响了重构的效果。提出了一种基于典型相关分析(CCA)空间的平滑稀疏超分辨率人脸重构方法。将映射到CCA空间的字典进行排序,并进行稀疏更新;将得到的新字典根据输入测试块重新映射到CCA空间;引入平滑稀疏模型。实验结果表明:相对于其他人脸重构方法,所提方法能够取得更好的去噪效果,更清晰的重构效果以及良好的平滑性。 展开更多
关键词 人脸超分辨率重构 典型相关分析 稀疏表示 平滑
下载PDF
上一页 1 2 9 下一页 到第
使用帮助 返回顶部