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针对传统典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的图像识别中出现的小样本(Small Sample Size,SSS)问题,提出二维典型相关分析(Two-Dimensional CCA,2DCCA)。首先阐述了2DCCA方法的基本原理并给出了类成员关系矩阵的构造方法,推导出了类成员关系协方差矩阵广义逆的解析解。其次,从理论上证明了2DCCA方法对于解决小样本问题的有效性。最后,利用人脸识别实验来测试该方法的性能,实验结果表明,2DCCA方法有效地解决了图像