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高斯過程隱變量模型（GPLⅴM）作為一種無監(jiān)督的貝葉斯非參數(shù)降維模型，無法有效利用數(shù)據(jù)所包含的語義標記信息，同時其建模過程中假設觀測變量的各特征相互獨立，忽略了特征之間的空間結(jié)構(gòu)信息。為解決上述問題，采用圖像池化操作獲得不同尺度的特征表示，利用線性投影方式將不同尺度的圖像投影到低維隱空間進行特征融合，并將融合特征和數(shù)據(jù)標記分別作為輸入和輸出，構(gòu)建多尺度多核高斯過程隱變量模型（ MSMK-GPLVM），通過圖像數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)標記的關(guān)聯(lián)實現(xiàn)模型監(jiān)督學習，同時對GPLM和線性投影權(quán)重矩陣進行聯(lián)合學習以提高分類性能。實驗結(jié)果表明， MSMK-GPLVM能夠有效利用圖像空間結(jié)構(gòu)信息和義標記信息，相比其他隱變量模型具有更強的數(shù)據(jù)降維和分類能力。
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