标题：
凸判别型典型相关分析
点击次数：
所属单位：
计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
发表刊物：
模式识别与人工智能
关键字：
典型相关分析(CCA);测地线凸;几何平均;多视图学习;信息融合;
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.
是否译文：
否
发表时间：
2017-08-15
合写作者：
江帆
通讯作者：
陈松灿
发表时间：
2017-08-15
学位：工学博士学位
职称：教授
所在单位：计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院