联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析

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文件名称：联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析
文件大小：3.25MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-11 08:59:22
研究论文 目的典型相关分析是一种经典的多视图学习方法。为了提高投影方向的判别性能,现有典型相关分析方法通常采用引入样本标签信息的策略。然而,获取样本的标签信息需要付出大量的人力与物力,为此,提出了一种联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析算法。方法将标签预测与模型构建相融合,具体地说,将标签预测融入典型相关分析框架中,利用联合学习框架学得的标签矩阵更新投影方向,进而学得的投影方向又重新更新标签矩阵。标签预测与投影方向的学习过程相互依赖、交替更新,预测标签不断地接近其真实标签,有利于学得最优的投影方向。结果本文方法在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL这4个人脸数据集上分别进行实验。特征维度为20时,在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL人脸数据集上分别取得87%、55%、83%和85%识别率。取训练样本中每人2(3,4,5)幅人脸图像为监督样本,提出的方法识别率在4个人脸数据集上均高于其他方法。训练样本中每人5幅人脸图像为监督样本,在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL人脸数据集上分别取得94. 67%、68%、83%和85%识别率。实验结果表明在训练样本标签信息较少情况下以及特征降维后的维数较低的情况下,联合学习模型使得降维后的数据最大限度地保存更加有效的信息,得到较好的识别结果。结论本文提出的联合学习方法提高了学习的投影方向的判别性能,能够有效地处理少量的有标签样本和大量的无标签样本的情况以及解决两步学习策略的缺陷。