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傳統(tǒng)的模式識別方法認為特征是相互獨立的，容易忽略多模態(tài)特征之間多元的關聯(lián)性，從而造成識別的誤差。為此，基于超圖模型，提出一種新的特征整合方法。定義共享熵的計算方法用以表示多個特征之間的關聯(lián)程度，以每個特征作為頂點，特征之間的多元關系作為超邊。對形成的超圖，定義模塊度函數(shù)取代傳統(tǒng)的切邊數(shù)，作為衡量子超圖的社團特性強弱的指標，應用超圖分割算法，對原始的多模態(tài)特征進行聚類劃分。在劃分集合上采用多分類Boosting方法，形成最終的強分類器。實驗結果表明，與線性支持向量機、多核學習等當前流行的特征融合方法相比，該方法能有效提高識別準確率。
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