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傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法認(rèn)為特征是相互獨(dú)立的，容易忽略多模態(tài)特征之間多元的關(guān)聯(lián)性，從而造成識(shí)別的誤差。為此，基于超圖模型，提出一種新的特征整合方法。定義共享熵的計(jì)算方法用以表示多個(gè)特征之間的關(guān)聯(lián)程度，以每個(gè)特征作為頂點(diǎn)，特征之間的多元關(guān)系作為超邊。對(duì)形成的超圖，定義模塊度函數(shù)取代傳統(tǒng)的切邊數(shù)，作為衡量子超圖的社團(tuán)特性強(qiáng)弱的指標(biāo)，應(yīng)用超圖分割算法，對(duì)原始的多模態(tài)特征進(jìn)行聚類劃分。在劃分集合上采用多分類Boosting方法，形成最終的強(qiáng)分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與線性支持向量機(jī)、多核學(xué)習(xí)等當(dāng)前流行的特征融合方法相比，該方法能有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率。
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