matlab中存档算法代码FRMVK Matlab实现的一种减少特征的多视图K均值聚类算法 数据集 图像分割（IS）数据集包含7个室外图像的2310个实例。 这七个室外图像是Brickface，Sky，Foliage，Cement，Window，Path和Grass。 每个图像由两个不同的视图表示：形状信息的9个特征和RGB颜色模型的10个特征。 来源 引用 在您的研究工作中使用该代码时，请引述Miin-Shen Yang和Kristina P. Sinaga的“一种减少特征的多视图k均值聚类算法” @article {yang2019功能， title = {一种减少特征的多视图k均值聚类算法}， author = {Yang，Miin-Shen and Sinaga，Kristina P}， journal = {IEEE Access}， 音量= {7}， pages = {114472--114486}， 年= {2019}， 发布者= {IEEE} } 致谢 这项工作在台湾科学技术部的MOST 107-2118-M-033-002-MY2资助下得到了支持

matlab代码FMR（用于子空间聚类的灵活多视图表示学习） 这是 的 Matlab 实现，发表于 IJCAI 2019。 联系人：李瑞煌() 纸 主要贡献包括： 我们建议通过鼓励它以加权的方式与不同的视图相似来构建一个潜在的表示，这隐含地强制它编码来自多个视图的互补信息。 我们引入了内核依赖度量：Hilbert Schmidt Independence Criterion (HSIC)，以捕获不同视图之间的高阶非线性关系，这有利于恢复数据的底层集群结构。 示例结果 数据 在这个例子中，我们加载了耶鲁数据集，其中包含 15 个主题的 165 张灰度人脸图像。 逃离 演示_FMR.m 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用以下论文： @inproceedings{li2019flexible, title={Flexible multi-view representation learning for subspace clustering}, author={Li, Ruihuang and Zhang, Changqing and Hu, Qinghua and Zhu, Pe

多视图聚类旨在综合利用视图数据中的一致信息和互补信息实现对数据的划分, 但各视图表征数据的能力参差不齐, 甚至有的视图可能含有大量的冗余和噪声信息, 不仅不能带来多样的信息, 反而影响聚类性能. 本文提出了自适应加权的低秩约束的多视图子空间聚类算法, 通过自适应学习的方式给各视图赋予不同权重来构造各视图共享的潜在一致低秩矩阵. 并且提出了有效的可迭代优化算法对模型进行优化. 在5个公开数据集上的实验结果表明所提算法的有效性.

看到网上好多都是在WPF下的视图切换，自已就做了一个Mvvm下的，用到了数据绑定、数据模板、命令等。

多视图基于运动的结构(SFM)3D重建软件。包括VisualSFM、CMVS-PMVS-master、COLMAP-3.7-windows-cuda 都是针对64位windows的。还有一个包含312张神庙照片的数据集。 需要的小伙伴可以下载！！

计算机视觉中的多视图几何，第二版英文原版，带有详细的目录，高清晰版！ 对极几何，双目视觉，3D重建等

多视图聚类学习

图多NMF特征聚类 介绍 进行代码。 受流形学习和多视图非负矩阵分解（NMF）的启发，我们引入了一种新的基于局部图正则化的多视图NMF特征提取方法，其中考虑了数据之间的内视图相关性。 通过构造一个最近邻图来整合每个视图的局部几何信息，并应用两个迭代更新规则来有效地解决优化问题，从而提出矩阵分解目标函数。 请引用以下信息： @inproceedings{wang2015multi, title={Feature Extraction via Multi-view Non-negative Matrix Factorization with Local Graph Regularization}, author={Wang, Zhenfan and Kong, Xiangwei and Fu, Haiyan and Li, Ming and Zhang, Yujia}, bo

《跟我一起玩Win32开发》系列博客文章第16篇，主要扩展了前一个实例，增加了List View控件的多视图切换。

matlab lm算法代码多视图三角剖分和非线性优化 描述 在此代码中，实现了使用多视图三角剖分来重建合成多维数据集（由56个点组成）的方法。 多视图三角剖分是2视图三角剖分的直接扩展，您已经在中进行了编码。 与2视图三角剖分类似，使用所有8个视图的投影矩阵并设置Ax = b形式的最小二乘系统，然后使用SVD对其求解。 例如3D点X3必须满足以下约束P1 X3 = x13，P2 X3 = x23，...，P8 * X3 = x83，其中x13表示图像1中X3的2D投影，x23表示图中X3的2D投影图像2，...，x83表示图像8中X3的2D投影。 合成多维数据集的图像以8×2×56（numOfViews×2×56）张量的形式提供给您，命名为cube_imgs.mat。 相应的投影矩阵以名为projMatrices.mat的8×1（numOf V×1）的MATLAB单元数组提供； 两者都存储在MatFilesQues1文件夹中。 非线性最小二乘的Levenberg-Marquardt（LM）算法用于解决非线性最小二乘问题。 结果显示在Report.pdf中