Abstract-Cross-view klassificering som innebär att klassificera prover från heterogena vyer är ett betydande men utmanande problem i datorseendet. En lovande metod för att hantera detta problem är multi-view subspace learning (MvSL), som avser att hitta en gemensam subrymd för multi-view data. Trots de tillfredsställande resultat som uppnåtts med befintliga metoder, kommer resultatet av tidigare arbete att försämras dramatiskt när multi-view data ligger på icke-linjära grenrör. För att kringgå denna nackdel föreslår vi Multi-view Common Component Discriminant Analysis (MvCCDA) för att hantera synskillnader, diskriminabilitet och icke-linjäritet på ett gemensamt sätt. Speciellt innehåller vår MvCCDA övervakad information och lokal geometrisk information i den gemensamma komponentextraheringsprocessen för att lära sig en särskiljande gemensam subrymd och för att upptäcka den icke-linjära strukturen inbäddad i multi-vydata. Vi utvecklar en kärnmetod för MvCCDA för att ytterligare öka MvCCDA:s prestanda. Utöver kärnförlängning presenteras även optimering och komplexitetsanalys av MvCCDA för fullständighet. Vår MvCCDA är konkurrenskraftig med de toppmoderna MvSL-baserade metoderna på fyra referensdatauppsättningar som visar dess överlägsenhet.
I REF föreslår de Multi-view Common Component Discriminant Analysis (MvCCDA) för att samtidigt hantera variabiliteten i utseendet på objektet spåras, diskriminering och icke-linjäritet.
Multi-view Common Component Discriminant Analysis for Cross-view Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}