凸判别型典型相关分析

发布时间：2019-08-11 14:51

【摘要】：受几何平均度量学习(GMML)方法启发,文中提出凸判别型典型相关分析(CDCA).CDCA将学习2个视图的投影矩阵转化为一个测地线凸的度量学习问题,获得一个全局的闭合解,同时直接获得判别性融合特征.在人工数据集和真实数据集上通过实验验证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.
【作者单位】： 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：O212.4

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本文编号：2525356