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摘要
针对数字化信息复杂度带来的海量多视角数据问题,并考虑到在大量的多视角数据的获取过程中,由于收集的难度、高额成本或设备故障等情况,往往会导致多视角数据出现视角缺失。提出了一种基于核回归的多视角数据缺失补全方法,采用离线核回归模型学习和在线多视角缺失数据补全构建了算法框架,通过引入高斯核核函数的方式,建立视角间的非线性回归模型,结合训练数据的线性组合来表示回归系数的最优解,以完成挖掘多视角数据间的互补相关性,有效实现缺失视角的补全。最后通过模拟三类数据集来验证基于多视角缺失补全算法的性能。
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