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字典學習作為一種高效的特征學習技術被廣泛應用于多視角分類中。現有的多視角字典學習方法大多只利用多視角數據的部分信息，且只學習一種類型的字典。實際上，多視角數據的相關性信息和多樣性信息同樣重要，且僅考慮一種合成型宇典或解析型字典的學習算法不能同時滿足處理速度、可解釋性以及應用范圍的要求。針對上述問題，提岀了一種基于塊對角化表示的多視角字典對學習方法（ Block- Diagonal Representation based Multi-view Dictionary- Pair learning， BDR-MVDPL），該方法通過引入字典對學習模型獲得包含更多對分類有用的信息的表示系數，并通過顯式約束使其具有塊對角化結構，保證了編碼系數矩陣的判別性;然后采用特征融合的方式將所有視角的編碼系數進行串聯，并將串聯后的編碼系數回歸到對應的標簽向量上，使多視角數據的多樣性信息和數據相關性能夠冋時被利用;最后，該算法將字典學習與分類器學習整合到一個框架中，采用迭代求解的方式，交替更新字典對和分類器，使所提方法能夠自動完成分類。3個多特征數據集上的實驗結果表明，與主流的多視角字典學習算法相比，所提算法在保持低復雜度的同時具有更高的分類準確率。
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