【摘 要】
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典型相关分析是一种经典的线性多模态融合方法,但是难以有效解决高维非线性数据的多模态融合问题。结合典型相关分析、线性回归分析与深度神经网络,提出一种新颖的多模态融合方法,即深度偏最小二乘相关分析。该方法能够在最大化不同模态之间相关性的前提下学习具有强鉴别力的跨模态融合数据,并且能够有效解决典型相关分析面临的高维非线性困境。在真实图像数据集上的实验结果表明,提出的方法具有良好的融合鉴别力和相关收敛性,
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,合肥综合性国家科学中心能源研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61806006),中国博士后科学基金资助项目(2019M660149),安徽省“115”产业创新团队基金资助项目,合肥综合性国家科学中心能源研究院基金资助项目(19KZS203)。
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典型相关分析是一种经典的线性多模态融合方法,但是难以有效解决高维非线性数据的多模态融合问题。结合典型相关分析、线性回归分析与深度神经网络,提出一种新颖的多模态融合方法,即深度偏最小二乘相关分析。该方法能够在最大化不同模态之间相关性的前提下学习具有强鉴别力的跨模态融合数据,并且能够有效解决典型相关分析面临的高维非线性困境。在真实图像数据集上的实验结果表明,提出的方法具有良好的融合鉴别力和相关收敛性,是一种有效的多模态融合方法。
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