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隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，現(xiàn)實(shí)生活中不斷涌現(xiàn)出大量的多視角數(shù)據(jù)，由此應(yīng)運(yùn)而生的多視角學(xué)習(xí)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)．然而，在數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中，由于收集的難度、高額成本或設(shè)備故障等問題，往往導(dǎo)致收集到的多視角數(shù)據(jù)出現(xiàn)視角缺失，這使得一些多視角學(xué)習(xí)方法無(wú)法有效進(jìn)行，為此。本文提出了一種基于視角相容性的多視角數(shù)據(jù)缺失補(bǔ)全方法．通過(guò)監(jiān)督的共享子空間學(xué)習(xí)，獲得與每類多視角數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的共享子空間，從而建立視角相容性判別模型．與此同時(shí)，基于共享子空間重構(gòu)誤差等同分布的假設(shè)，提出了針對(duì)視角缺失的多視角數(shù)據(jù)的共享表征獲取方法，實(shí)現(xiàn)多視角缺失數(shù)據(jù)的預(yù)補(bǔ)全，在此基礎(chǔ)上。進(jìn)一步通過(guò)多元線性回歸實(shí)現(xiàn)缺失視角的精確補(bǔ)全．此外，本文還把所提出的視角補(bǔ)全方法拓展到解決含有噪聲的多視角數(shù)據(jù)的降噪問題．在UCI、COIL-20以及人工合成數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文算法的有效性．
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