【摘 要】
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以往基于矩阵的多视角分类(MultiV-MHKS)是从矩阵的单视角模式Ho-Kashyap(MatMHKS)发展而来的,尽管有些不好的视角可能会拉低分类器的总体表现,但它仍将所有视角都默认为相同
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672227,61806078),上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“曙光计划”.
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以往基于矩阵的多视角分类(MultiV-MHKS)是从矩阵的单视角模式Ho-Kashyap(MatMHKS)发展而来的,尽管有些不好的视角可能会拉低分类器的总体表现,但它仍将所有视角都默认为相同的.为保证样本视角的有效性和多样性,提出一种名为AdaMultiV-MHKS的新方法,它充分利用了经典的集成学习方法AdaBoost的优势,实现了动态过滤和视角权重计算.所提的多视角框架不受限于任何特殊方法,可以应用于大多数基于矩阵的分类器.该方法加入了来自Alternative Robust Local Embe
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