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Neural Processing Letters
Erschienen in: Neural Processing Letters 2/2017

15.02.2017

A Novel Generalized Fuzzy Canonical Correlation Analysis Framework for Feature Fusion and Recognition

verfasst von: Jing Yang, Quan-Sen Sun

Erschienen in: Neural Processing Letters | Ausgabe 2/2017

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Abstract

In this paper, a novel CCA-based dimensionality reduction method called generalized fuzzy canonical correlation analysis (GFCCA) is proposed. GFCCA combines the generalized canonical correlation analysis and fuzzy set theory. GFCCA redefines the fuzzy between-class and within-class scatter matrices that relate directly to the samples distribution information. For nonlinear separated problems, we extend the kernel extension of GFCCA with positive definite kernels and indefinite kernels. Experiments on real-world data sets are performed to test and evaluate the effectiveness of the proposed algorithms.
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Literatur
1.
Hel-Or Y (2004) The canonical correlations of color images and their use for demosaicing. HP Labs Technical Report, HPL-2003-164(R.1), Feb 2004
2.
Loog M, van Ginneken B, Duin RPW (2005) Dimensionality reduction of image features using the canonical contextual correlation projection. Pattern Recognit 38:2409–2418CrossRef
3.
Yuan YH, Sun QS (2014) Multiset canonical correlations using globality preserving projections with applications to feature extraction and recognition. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst 25(6):1131–1146CrossRef
4.
Nielsen AA (2002) Multiset canonical correlations analysis and multispectral, truly multitemporal remote sensing data. IEEE Trans Image Process 11:293–305CrossRef
5.
Yuan YH, Sun QS, Ge HW (2014) Fractional-order embedding canonical correlation analysis and its applications to multi-view dimensionality reduction and recognition. Pattern Recognit 47:1411–1424CrossRefMATH
6.
Hardoon DR, Szedmak S, Shawe-Taylor J (2004) Canonical correlation analysis: an overview with application to learning methods. Neural Comput 16:2639–2664CrossRefMATH
7.
Yuan YH, Li Y et al (2017) Laplacian multiset canonical correlations for multiview feature extraction and image recognition. Multimed Tools Appl 76(1):731–755CrossRef
8.
Wang F, Zhang D (2013) A new locality-preserving canonical correlation analysis algorithm for multi-view dimensionality reduction. Neural Process Lett 37(2):135–146CrossRef
9.
Peng Y, Zhang D, Zhang J (2010) A new canonical correlation analysis algorithm with local discrimination. Neural Process Lett 31(1):1–15MathSciNetCrossRef
10.
Melzer T, Reiter M, Bischof H (2003) Appearance models based on kernel canonical correlation analysis. Pattern Recognit 36:1961–1971CrossRefMATH
11.
Kidron E, Schechner YY, Elad M (2005) Pixels that sound. IEEE Proc Comput Vis Pattern Recognit 1:88–95
12.
Fortuna B (2004) Kernel canonical correlation analysis with applications, In: SIKDD, at Multiconference IS 2004, 12–15 Oct 2004. Ljubljana, Slovenia
13.
Shawe-Taylor J, Cristianini N (2004) Kernel methods for pattern analysis. Cambridge University Press, CambridgeCrossRefMATH
14.
Sun T, Chen S, Yang J, et al. (2008) A supervised combined feature extraction method for recognition. Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining. Pisa, Italy, pp 1043–1048
15.
Sun Q-S, Liu Z-D, Heng P-A, Xia D-S (2005) A theorem on the generalized canonical projective vectors. Pattern Recognit 38:449–452CrossRefMATH
16.
Yang J, Fan LY (2014) A novel indefinite kernel dimensionality reduction algorithm: weighted generalized indefinite kernel discriminant analysis. Neural Process Lett 40:301–313CrossRef
17.
Pekalska E, Haasdonk B (2009) Kernel discriminant analysis for positive definite and indefinite kernels. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 31(6):1017–1032CrossRef
18.
Zheng W, Zou C, Zhao L (2005) An improved algorithm for kernel principal component analysis. Neural Process Lett 22(1):49–56CrossRef
19.
Haasdonk B (2005) Feature space interpretation of SVMs with indefinite kernels. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 27(4):482–492CrossRef
20.
Keller JM, Gray MR, Givern JA (1985) A fuzzy k-nearest neighbour algorithm. IEEE Trans Syst Man Cybern 15(4):580–585CrossRef
21.
Cui Y, Fan Liya (2012) Feature extraction using fuzzy maximum margin criterion. Neurocomputing 86:52–58CrossRef
22.
Yang W, Wang J et al (2009) Feature extraction using fuzzy inverse FDA. Neurocomputing 72:3384–3390CrossRef
23.
Kwak K-C, Pedrycz W (2005) Face recognition using a fuzzy fisherface classifier. Pattern Recognit 38:1717–1732CrossRef
24.
Schölkopf B, Herbrich R, Smola A, (2001) A generalized representer theorem, Lecture Notes in Computer Science 2111:416–426
25.
26.
Yang J, Fan L (2012) Weighted generalized indefinite kernel discriminant analysis using fuzzy memberships. J Shandong Univ (Eng Sci) 42(3):31–38
27.
Pekalska E, Duin R (2005) The dissimilarity representation for pattern recognition. Foundations and applications. World Scientific, 2005
28.
29.
Sun Tingkai, Chen Songcan (2007) Class label versus sample label-based CCA. Appl Math Comput 185:272–283MathSciNetMATH
30.
31.
Jain AK, Duin RPW, Mao J (2000) Statistical pattern recognition: a review. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 22(1):4–37CrossRef
Metadaten
Titel
A Novel Generalized Fuzzy Canonical Correlation Analysis Framework for Feature Fusion and Recognition
verfasst von
Jing Yang
Quan-Sen Sun
Publikationsdatum
15.02.2017
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neural Processing Letters / Ausgabe 2/2017
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11063-017-9600-z

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