%0 Journal Article
%T 数据场典型相关分析及其在图像分割中的应用
%A 李文平
%A 杨静
%A 印桂生
%A 张健沛
%J 自动化学报
%P 772-784
%D 2015
%R 10.16383/j.aas.2015.c130896
%X ？针对数据场环境下多维数据的低维特征提取问题,本文将数据之间的相互作用纳入其相关性求解中,提出一种基于数据场的典型相关分析(Datafieldbasedcanonicalcorrelationanalysis,DFCCA)方法.DFCCA提取的特征具有良好的分布特性,原空间上相隔较远的数据点对的特征聚集在一个较小区域内,而相邻数据点对的特征却有规律地分布在其他点所聚集区域的周围.此特性使得DFCCA具有较好的边界辨识能力,将其应用于图像分割的实验结果表明,DFCCA提取的复杂图像边界具有较好的保真度.
%K 典型相关分析
%K 数据场
%K 特征提取
%K 图像分割
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18652.shtml