公开(公告)号：CN108537137B

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN201810225339.X

申请日：2018-03-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王华彬 ,  张露 ,  李雪中 ,  符春兰 ,  商若凡 ,  司宏飞 ,  章达 ,  刘阳阳 ,  陶亮

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于标签鉴别相关分析的多模态生物特征层融合识别方法。首先将特征集与类别标签信息进行融合，为其建立准则函数，利用拉格朗日函数得出最优的投影向量，获取带有类别信息的特征集；其次针对带有类别信息的特征集，最小化其类内散度矩阵的同时，最大化两个模态特征集间协方差矩阵的相关性，抽取出具有更高鉴别能力的特征向量；最后，将所提出的融合方法应用到多模态特征中进行融合，实验结果验证了本申请所提出方法的有效性以及两种算法结合的合理性。

公开(公告)号：CN108537137A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810225339.X

申请日：2018-03-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王华彬 ,  张露 ,  李雪中 ,  符春兰 ,  商若凡 ,  司宏飞 ,  章达 ,  刘阳阳 ,  陶亮

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于标签鉴别相关分析的多模态生物特征层融合识别方法。首先将特征集与类别标签信息进行融合，为其建立准则函数，利用拉格朗日函数得出最优的投影向量，获取带有类别信息的特征集；其次针对带有类别信息的特征集，最小化其类内散度矩阵的同时，最大化两个模态特征集间协方差矩阵的相关性，抽取出具有更高鉴别能力的特征向量；最后，将所提出的融合方法应用到多模态特征中进行融合，实验结果验证了本申请所提出方法的有效性以及两种算法结合的合理性。