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隨著信息技術的快速發展，現實生活中不斷涌現出大量的多視角數據，由此應運而生的多視角學習已成為機器學習領域的研究熱點．然而，在數據獲取過程中，由于收集的難度、高額成本或設備故障等問題，往往導致收集到的多視角數據出現視角缺失，這使得一些多視角學習方法無法有效進行，為此。本文提出了一種基于視角相容性的多視角數據缺失補全方法．通過監督的共享子空間學習，獲得與每類多視角數據相對應的共享子空間，從而建立視角相容性判別模型．與此同時，基于共享子空間重構誤差等同分布的假設，提出了針對視角缺失的多視角數據的共享表征獲取方法，實現多視角缺失數據的預補全，在此基礎上。進一步通過多元線性回歸實現缺失視角的精確補全．此外，本文還把所提出的視角補全方法拓展到解決含有噪聲的多視角數據的降噪問題．在UCI、COIL-20以及人工合成數據集上的實驗結果驗證了本文算法的有效性．
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