陈松灿
Professor
Alma Mater:杭州大学/上海交通大学/南京航空航天大学
Education Level:南京航空航天大学
Degree:Doctoral Degree in Engineering
School/Department:College of Computer Science and Technology
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Affiliation of Author(s):计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
Journal:模式识别与人工智能
Key Words:典型相关分析(CCA);测地线凸;几何平均;多视图学习;信息融合;
Abstract: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.
Translation or Not:no
Date of Publication:2017-08-15
Co-author:江帆
Correspondence Author:csc
