步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。
2021-01-28 02:33:54
2.22MB
1
深度典型相关分析的python实现，DCCA是Galen Andrew于2013年发表于ICML上的一篇文章，提出了将深度网络与CCA结合的新方法。
2020-02-04 03:18:00
8KB
1
用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的鉴别型典型相关分析（DCCA）Matlab代码实现。
因为这个算法比较新，所以这个我要的分比较高。哈哈 不好意思啦
2019-12-21 20:20:39
1KB
1