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基于块对角化表示的多视角字典对学习

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：KEN_LONG

【摘 要】

：

字典学习作为一种高效的特征学习技术被广泛应用于多视角分类中。现有的多视角字典学习方法大多只利用多视角数据的部分信息,且只学习一种类型的字典。实际上,多视角数据的相关性信息和多样性信息同样重要,且仅考虑一种合成型字典或解析型字典的学习算法不能同时满足处理速度、可解释性以及应用范围的要求。针对上述问题,提出了一种基于块对角化表示的多视角字典对学习方法(Block-Diagonal Representa

【作 者】

：

张帆 贺文琪 姬红兵 李丹萍 王磊 

【机 构】

：

西安电子科技大学青岛计算技术研究院,上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室,西安电子科技大学电子工程学院,西安电子科技大学通信工程学院

【出 处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

字典学习 字典对学习 多视角学习 特征融合 Dictionary learning Dictionary-pair learning Multi-view le 

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2016YFE0207000),国家自然科学基金资助项目(61203137,61401328),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2014JQ8306,2015JM6279)

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字典学习作为一种高效的特征学习技术被广泛应用于多视角分类中。现有的多视角字典学习方法大多只利用多视角数据的部分信息,且只学习一种类型的字典。实际上,多视角数据的相关性信息和多样性信息同样重要,且仅考虑一种合成型字典或解析型字典的学习算法不能同时满足处理速度、可解释性以及应用范围的要求。针对上述问题,提出了一种基于块对角化表示的多视角字典对学习方法(Block-Diagonal Representation based Multi-View Dictionary-Pair Learning,BDR-M

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