基于判别稀疏性表示的不完整多视图分类

作     者：辛利柯 杨琬琪 杨明 XIN Like;YANG Wanqi;YANG Ming

作者机构：南京师范大学计算机科学与技术学院南京210046 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2021年第15卷第10期

页      面：1938-1948页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62076135,61876087) 江苏省自然科学基金(BK20171479) 赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20180604) 

主　　题：多视图学习 不完整多视图学习 稀疏表示 视图一致性 

摘      要：传统多视图学习通常假设样本在每个视图都是完整的,但是由于数据难以获取、设备故障、遮挡等因素,这一假设并不总能成立,而传统的多视图学习方法很难有效处理不完整多视图数据。目前,研究者们已经提出了一些不完整多视图学习的方法,但是这些方法没有充分利用样本类别信息,从而影响恢复后样本的判别性。因此,提出基于判别稀疏性表示的不完整多视图分类方法(IMVC-DSR)。具体地,该方法假设缺失样本可用少量观测样本稀疏线性表示。同时,为了充分利用类别先验信息,增加恢复后样本的判别性,该方法鼓励相同类别样本之间相互表示,降低不同类别样本之间的相互表达。此外,该方法考虑到视图之间的相关关系,引入选择算子选出不同视图的相同样本,并约束相同样本在不同视图的线性表达具有一致性。最后,在公开的五组数据集上验证了所提方法IMVC-DSR的有效性。