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基于伪标签不确定性感知和双图驱动的不完备多视图多标签分类方法 

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申请/专利权人:湖北本地人科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于伪标签不确定性感知和双图驱动的不完备多视图多标签分类方法,属于模式识别技术领域,包括:通过特征级别和标签级别上的双重图约束学习的方法让提取的特征能够保持原始数据的拓扑结构,并设计基于伪标签不确定性感知的策略来充分利用不完备多标签数据中的语义信息,进而提升模型在不完备多视图不完备多标签数据上的分类性能。

主权项:1.一种基于伪标签不确定性感知和双图驱动的不完备多视图多标签分类方法,其特征在于,包括以下步骤:获取多视图训练数据、不完全标签集、缺失视图指示矩阵和缺失标签指示矩阵并整合,获得不完备多视图不完备多标签数据集;构建交叉视图编码器,将所述不完备多视图不完备多标签数据集输入至所述交叉视图编码器中,生成每个视图的嵌入特征;构建动态加权融合模块,将所述每个视图的嵌入特征输入至所述动态加权融合模块中,生成多视图共同表示;构建交叉类别编码器,通过所述交叉类别编码器获取所述多视图共同表示的视图-类别交互后的嵌入特征;基于所述视图-类别交互后的嵌入特征获取最终分类表示,通过分类器对所述最终分类表示计算分类预测结果。

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权利要求:

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