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论文类型：期刊论文

发表时间：2018-04-18

发表刊物：自动化学报

卷号：44

期号：5

页面范围：819-828

ISSN号：0254-4156

关键字：多视图重构;条件生成对抗网络;多视图表征学习;生成模型

摘要：同一事物通常需要从不同角度进行表达.然而,现实应用经常引出复杂的场景,导致完整视图数据很难获得.因此研究如何构建事物的完整视图具有重要意义.本文提出一种基于生成对抗网络(Generative adversarial networks, GAN) 的多视图学习与重构算法,利用已知单一视图,通过生成式方法构建其他视图.为构建多视图通用的表征,提出新型表征学习算法,使得同一实例的任意视图都能映射至相同的表征向量,并保证其包含实例的重构信息.为构建给定事物的多种视图,提出基于生成对抗网络的重构算法,在生成模型中加入表征信息,保证了生成视图数据与源视图相匹配.所提出的算法的优势在于避免了不同视图间的直接映射,解决了训练数据视图不完整问题,以及构造视图与已知视图正确对应问题.在手写体数字数据集MNIST,街景数字数据集SVHN和人脸数据集CelebA上的模拟实验结果表明,所提出的算法具有很好的重构性能.