一种基于学习图的快速多视图半监督学习方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于学习图的快速多视图半监督学习方法及系统，属于多视图图像分类领域。本发明的基于学习图的快速多视图半监督学习方法，可以在减小基于图的多视图图像分类方法计算复杂度的前提下，有效地完成多视图图像分类任务。与当前已有的大多数方法构建大小为n×n的传统相似度图不同，本发明为n幅图像选择m(m＜＜n)幅具有代表性的锚点图像，并构建n×m锚点图以加速多视图图像分类工作。为不同图像特征的锚点图自动分配权重，利用原始图像特征和预测标签共同学习得到了一个最优的多视图一致性锚点图。