西安交通大学王飞获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利自适应图约束多视图线性判别分析方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114842255B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210480826.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权自适应图约束多视图线性判别分析方法、系统及存储介质是由王飞;张家萌;郭宇;张雪涛;赵露婷设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本自适应图约束多视图线性判别分析方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：一种自适应图约束多视图线性判别分析方法、系统及存储介质，方法包括：获取多视图的公共低维表征和各个视图的投影矩阵；利用公共低维表征自适应的学习一个能够反应数据内在分布的图来约束学习过程；利用线性判别的方法学习最佳投影矩阵；通过最佳投影矩阵对测试集多视图数据进行特征提取，将特征提取的结果输入到KNN分类系统中完成分类任务。本发明将多视图典型相关分析和线性判别分析相结合并进行了统一的表达，多视图学习的特征提取方法也比单视图特征提取方法更加适用于分类任务，线性判别分析利用了未知标签数据的标签信息，同时考虑到图形诱导的公共源知识，最小化了期望的规范变量之间的距离，实现对多视图数据特征的融合提取和降维。
本发明授权自适应图约束多视图线性判别分析方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应图约束多视图线性判别分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多视图的公共低维表征和各个视图的投影矩阵； 利用公共低维表征自适应的学习一个能够反应数据内在分布的图来约束学习过程； 利用线性判别的方法学习最佳投影矩阵； 通过最佳投影矩阵对测试集多视图数据进行特征提取，将特征提取的结果输入到KNN分类系统中完成分类任务； 所述获取多视图的公共低维表征和各个视图的投影矩阵的步骤包括： 对输入数据所有视图的特征都标准化为0均值并通过标准差进行归一化，消除特征间单位和尺度差异的影响； 将输入的多视图数据通过随机线性特征映射到各视图共享的公共子空间，其中为第m个视图的数据，则第m个视图的转换矩阵的表达式为： 式中，表示各视图共享的公共子空间；Dm表示第m个视图的维度数量，d表示S的维度。
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