多视角学习

多视图学习（Multiview Learning）是指利用来自不同视角或模态的数据进行机器学习的方法。其目标是通过整合多个视图的信息，提高模型的泛化能力和预测准确性。在计算机视觉中，多视图学习能够有效处理图像和视频的多角度、多特征数据，增强对复杂场景的理解和识别能力，从而在目标检测、人脸识别等任务中发挥重要作用。该方法的应用价值在于提升数据利用效率，优化决策过程，适用于多源异构数据的融合分析。