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上传时间: 2021-02-24
详细说明：在计算机视觉和多媒体搜索中，通常使用来自不同视图的多个功能来表示一个对象。 例如，要很好地表征自然场景图像，必须找到一组视觉特征来表示其颜色，纹理和形状信息，并将每个特征编码为矢量。 因此，我们在不同的空间中有一组向量来表示图像。 传统的频谱嵌入算法无法直接处理此类数据，因此我们必须将这些向量连接在一起作为新向量。 这种级联在物理上没有意义，因为每个功能都有特定的统计属性。 因此，我们开发了一种新的频谱嵌入算法，即多视图频谱嵌入（MSE），该算法可以以不同方式对不同特征进行编码，以实现物理上有意义的嵌入。 特别是，MSE发现了一个低维嵌入，其中每个视图的分布都足够平滑，MSE探索了不同视图的互
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