一种基于多视角低秩分解的短视频多标签分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多视角低秩分解的短视频多标签分类方法，包括：将多个视角特征矩阵分解为字典集、低秩表示的积和一个稀疏错误矩阵组成的第一目标函数；获取所学习到的低秩表示和权值矩阵的积作为输出预测矩阵，与真实标签矩阵相减得到最小化分类误差的第二目标函数；通过所学到的权值矩阵的正态分布引出权值矩阵的行协方差和列协方差矩阵构成的第三目标函数；根据第一至第三目标函数的加权获取总目标函数，利用交替方向乘子法优化总目标函数，引入拉格朗日乘子，依次迭代更新各个视角下的参数，直至目标函数的值收敛，进而得到最终的分类结果。本发明致力于提高短视频多标签分类问题中的准确率，找出不同标签之间的相关性。