【摘 要】
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针对弱匹配多模态数据的相关性建模问题,提出了一种弱匹配概率典型相关性分析模型（semi-paired probabilistic CCA,简称Semi PCCA）.Semi PCCA模型关注于各模态内部的全局结构,
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院大学,徐州医科大学医学信息学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB329502);国家自然科学基金(61035003);国家高技术研究发展计划(863)(2012AA011003);国家科技支撑计划(2012BA107B02);江苏省自然科学基金(BK20160276)~~
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针对弱匹配多模态数据的相关性建模问题,提出了一种弱匹配概率典型相关性分析模型（semi-paired probabilistic CCA,简称Semi PCCA）.Semi PCCA模型关注于各模态内部的全局结构,模型参数的估计受到了未匹配样本的影响,而未匹配样本则揭示了各模态样本空间的全局结构.在人工弱匹配多模态数据集上的实验结果表明,Semi PCCA可以有效地解决传统CCA（canonical correlation analysis）和PCCA（probabilistic CCA）在匹配样本不足的
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