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公开(公告)号:CN112949718A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110235176.5
申请日:2021-03-03
Applicant: 扬州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种半配对多视图邻域相关分析方法,包括1)利用k邻域和径向基函数计算视图内样本的相似度矩阵;2)利用视图间样本共享的配对样本和视图内样本的相似度矩阵,计算不同视图间样本的相似度矩阵;3)构建半配对多视图邻域相关分析的最优化模型,并利用拉格朗日乘子法将其转化成广义特征值问题;4)求解广义特征值问题;5)使用每个视图的投影矩阵,分别对训练样本和测试样本进行降维,获取其低维表示;6)使用k近邻分类器对降维后的测试数据进行识别,并计算识别率。本发明不仅能够揭示配对多视图样本间的相关性,而且还能有效地利用大量未配对样本所蕴含的信息,因此可以有效缓解因配对样本数量有限所导致的过拟合现象。