Sedan framväxten av omfattande multimediadata, har funktionen fusion varit allt viktigare för bild- och videosökning, indexering och annotering. Befintliga fusionstekniker sammanför helt enkelt ett par olika funktioner eller använder kanoniska korrelationsanalys baserade metoder för gemensam dimensionalitet minskning i funktionsutrymmet. Men hur man säkring flera funktioner på ett generaliserat sätt är fortfarande ett öppet problem. I detta dokument omformulerar vi fusionen med flera funktioner som ett allmänt inlärningsproblem i subrymden. Syftet med ramverket är att hitta en generell linjär subrymd där den kumulativa kanoniska korrelationen mellan varje par av funktionsuppsättningar maximeras efter dimensionsnormalisering och subrymdsprojektion. Den lärda subrymden par dimensionalitet minskning och funktion fusion tillsammans, som kan tillämpas på både oövervakade och övervakade lärande fall. I det övervakade fallet räknas de parvisa kanoniska korrelationerna av funktionsuppsättningar inom samma klasser också in i den objektiva funktionen för maximering. För att bättre modellera den höga ordningen funktionsstrukturen och övervinna den beräkningssvårigheter, de funktioner som extraheras från samma mönsterkälla representeras av en enda 2D tensor. De tensorbaserade dimensionsreduktionsmetoderna används för att ytterligare extrahera lågdimensionella discriminativa egenskaper från den sammanslagna funktionsensemblen. Omfattande experiment om visuell dataklassificering visar de föreslagna metodernas effektivitet och robusthet.
I REF föreslås en fusionsalgoritm med flera funktioner genom att lära sig en generaliserad subrymd där kanonisk korrelation mellan lågnivåfunktioner mäts.
Multiple feature fusion by subspace learning
{'venue': "CIVR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}