摘要：典型相关分析(CCA)作为一种传统特征提取算法已经成功应用于模式识别领域,其旨在找到使两组模态数据间相关性最大的投影方向,但其本身为一种无监督的线性方法,无法利用数据内在的几何结构和监督信息,难以处理高维非线性数据。为此该文提出一种新的非线性特征提取算法,即图强化典型相关分析(GECCA)。该算法利用数据中的不同成分构建多个成分图,有效保留了数据间的复杂流形结构,采用概率评估的方法使用类标签信息,并通过图强化的方式将几何流形和监督信息融合嵌入到典型相关分析框架。为了对该算法进行评估,分别在人脸和手写体数字数据集上设计了针对性实验,良好的实验结果显示出该算法在图像识别中的优势。

摘要：先锋厦地水田书店位于福建屏南厦地古村北侧,被一片水田环绕。建筑的前身是一座荒废已久的民居,在建筑师到来时,仅剩下三面完整的夯土老墙和残破的院墙。基于对场地历史以及村落整体景观的尊重,新建部分基本隐匿于老墙之内,从外面看似乎什么也没有发生。残存的老墙被视为容器,包裹了混凝土和钢结构建造的新建筑,形成当代与传统的对话。