【摘要】：受幾何平均度量學(xué)習(xí)(GMML)方法啟發(fā),文中提出凸判別型典型相關(guān)分析(CDCA).CDCA將學(xué)習(xí)2個(gè)視圖的投影矩陣轉(zhuǎn)化為一個(gè)測地線凸的度量學(xué)習(xí)問題,獲得一個(gè)全局的閉合解,同時(shí)直接獲得判別性融合特征.在人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證CDCA的有效性.
[Abstract]:Inspired by the geometric mean Metric Learning (GMML) method, a convex discriminant canonical correlation analysis (CDCA) is proposed to transform the projection matrix of learning two views into a geodesic convex metric learning problem, and a global closed solution is obtained. At the same time, the discriminant fusion feature is obtained directly. The effectiveness of CDCA is verified by experiments on artificial datasets and real datasets.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：O212.4

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本文編號(hào)：2525356