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基于超图的多模态关联特征处理方法
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2018-03-07
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传统的模式识别方法认为特征是相互独立的，容易忽略多模态特征之间多元的关联性，从而造成识别的误差。为此，基于超图模型，提出一种新的特征整合方法。定义共享熵的计算方法用以表示多个特征之间的关联程度，以每个特征作为顶点，特征之间的多元关系作为超边。对形成的超图，定义模块度函数取代传统的切边数，作为衡量子超图的社团特性强弱的指标，应用超图分割算法，对原始的多模态特征进行聚类划分。在划分集合上采用多分类Boosting方法，形成最终的强分类器。实验结果表明，与线性支持向量机、多核学习等当前流行的特征融合方法相比，该方法能有效提高识别准确率。
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