【摘 要】
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近年来,距离度量学习已成为计算机视觉和模式识别等领域最为活跃的研究课题之一.如何利用训练数据学习得到有效的距离度量来衡量目标之间的相似性是该类研究的关键问题.针对
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近年来,距离度量学习已成为计算机视觉和模式识别等领域最为活跃的研究课题之一.如何利用训练数据学习得到有效的距离度量来衡量目标之间的相似性是该类研究的关键问题.针对有监督的距离度量学习问题,目前已提出了大量的研究算法.结合近年已发表相关文献对有监督的距离度量学习算法进行了详细的介绍和讨论.根据样本信息利用方式的不同,将其划分成基于成对约束和非成对约束的距离度量学习算法,重点介绍了一些常用的典型算法,分析了每种算法的原理和优缺点,最后是未来发展方向和趋势的展望.
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