《相關投影分析在特徵抽取中的理論和算法研究》是依託南京理工大學，由孫權森擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：相關投影分析在特徵抽取中的理論和算法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：孫權森
- 依託單位：南京理工大學
- 批准號：60773172
- 申請代碼：F0605
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2008-01-01 至 2010-12-31
- 支持經費：29（萬元）
項目摘要
在模式識別領域，特別是在圖像識別(人臉識別、字元識別和文本分類等)中，有關特徵抽取的理論和方法一直是人們研究的熱點和關鍵問題。迄今為止，多元統計分析中的諸多方法已被成功地套用到了這一領域，其中，以主分量分析和Fisher鑑別分析最具代表性。與這兩種方法不同的是，我們提出了一種基於相關投影分析（包括典型相關分析、廣義典型相關分析和偏最小二乘分析）的特徵抽取框架，該框架是建立在兩組特徵或兩個數據矩陣上的特徵抽取方法。我們將在已取得的研究成果的基礎上，進一步深化對有關理論和方法的研究，拓寬其套用領域。該項目的研究對於促進相關投影分析自身的理論發展，豐富模式識別的特徵抽取理論，及其在圖像識別方面更為成功的套用，都具有重要的理論和實際意義。該項目研究的主要內容包括：相關投影分析理論的深化研究；線性相關投影分析的非線性推廣；直接基於圖像矩陣的二維相關投影分析的研究。
