多视图典型相关特征抽取方法与应用研究

Due to different data collections and descriptions, the same objects often have multiple different views in the fields, for instance, pattern recognition and machine learning. Since each view has particular statistical property, how to effectively and efficiently explore the complementary nature of different views for multiview feature extraction has become a research hotspot and difficult problem in the pattern recognition area. In this project, we focus on studying multiview canonical correlation feature extraction for multiview data and its applications based on multiset canonical correlation analysis theory. The main work of this project includes the following aspects: (1) introducing class information and local neighborhood information to study the extended feature extraction methods of multiset canonical correlations based on globality-preserving projections; (2) breaking through the limit of real space to develop new feature extraction methods of multiset canonical correlations in complex space; (3) Based on multiple kernel learning, studying multi-kernel multiset canonical correlation methods for feature extraction; (4) studying the applications of multiview canonical correlation feature extraction methods in the fields of image recognition and super-resolution reconstruction.

随着数据采集方式和描述角度的不同，同一模式的多视图数据广泛地存在于模式识别与机器学习等领域。对于同一模式来说，由于不同的视图总是反映了相同模式的不同特性和视角，因此，如何有效利用多视图数据间的互补性信息，从中抽取出具有较强鉴别力的低维特征，已成为模式识别领域的研究热点和难点问题。本项目以多集典型相关分析理论为基础，围绕多视图典型相关特征抽取及其应用，拟开展如下研究工作：（1）引入类标签和局部邻域信息，深化研究全局保持多集典型相关分析的特征抽取理论；（2）突破实空间思想的限制，开展复空间多集典型相关分析的特征抽取方法研究；（3）基于多核技术，研究多核框架下多集典型相关分析的特征抽取方法；（4）开展多视图典型相关特征抽取方法在图像识别与超分辨率重建中的应用研究。

多视图特征抽取问题是模式识别和机器学习领域的重要研究内容和热点。本项目从鉴别分析、局部化、分数阶、复空间、多核技术以及深度学习等前沿思想出发，深入研究了多视图典型相关特征抽取理论与算法，并在图像超分辨率重建、图像识别以及检索等方面开展了相关应用研究，取得了较好的研究成果。完成的创新工作如下：.（1）通过引入多视图数据的类标签和局部邻域信息，构建了多集典型相关方法用于特征抽取的拓展模型与算法，丰富和完善多视图特征抽取理论。.（2）基于分数阶和复空间思想，提出并建立了分数阶鉴别和复多集典型相关分析的特征抽取理论与算法，为多视图特征抽取研究提供了新思路。.（3）引入深度学习和多核思想，构建了非线性多集典型相关分析的特征抽取算法，促进多视图特征抽取理论的发展，为相关领域应用提供了强有力的技术支持。.（4）开展了图像超分辨率重建、图像识别以及检索等方面的应用研究，建立了面向具体任务的有效算法，促进了相关应用的发展。.上述工作已在国内外学术期刊和会议上发表39篇论文，其中28篇期刊论文，11篇会议论文；获得软件著作权2项；培养毕业硕/博士研究生4人。