【摘 要】
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近年来多视图学习在各个研究应用领域引起了学者们的广泛关注。传统有监督的多视图学习在学习过程中只是使用了训练样本中少数的有标签样本,传统无监督的多视图学习反之利用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272273)
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近年来多视图学习在各个研究应用领域引起了学者们的广泛关注。传统有监督的多视图学习在学习过程中只是使用了训练样本中少数的有标签样本,传统无监督的多视图学习反之利用了其中大量的无标签样本。相比于这两种方法,多视图半监督学习方法能够同时利用训练集中的有标签样本以及无标签样本,其学习目的是在多个视图里面少数有标签样本以及大量无标签样本的情况下,在改善有监督学习的泛化性能的同时,提高非监督学习的高效性。因此文中主要以半监督学习为研究手段,以多视图子空间特征抽取为研究目标,实现了其在图像识别领域的应用。在AR和Oxford Flowers17公共数据库上进行的实验,验证了所提出算法的有效性。
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