【摘 要】
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传统的视觉分类方法普遍忽视了多标签间的相关性和大量相关源数据的判别信息.为此,基于共享子空间和领域适应学习方法,针对多标签视觉分类问题,提出了一种新的联合子空间和多
【机 构】
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浙江工商职业技术学院数字传媒学院,浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院
【基金项目】
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教育部人文社科基金资助项目（13YJAZH084）,浙江省自然科学基金资助项目（LY14F020009）,宁波市自然科学基金资助项目（2014A610024）
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传统的视觉分类方法普遍忽视了多标签间的相关性和大量相关源数据的判别信息.为此,基于共享子空间和领域适应学习方法,针对多标签视觉分类问题,提出了一种新的联合子空间和多源适应学习的多标签视觉分类方法,简称为多源适应多标签学习（Multi-Source adaptation Multi-Label learning,MSML）.MSML 将综合考虑多标签相关性、灵活的特征相似性嵌入和多源模型的适应学习等目标,并将其融为一个统一的学习模型,其全局最优解只需通过一个广义特征分解问题的求解便可获得.在视频概念识别、自
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