多视图稀疏嵌入分析（MSEA）是图像特征提取与分类领域中的一个研究课题，特别是在计算机视觉领域。该课题的吸引力在于它能够很好地揭示图像的内在属性。以往的多视图特征提取方法主要关注的是同一视图内的关系（intra-view）或者不同视图间的关联（inter-view），但普遍未能同时考虑到多视图数据中的稀疏重建关系（sparse reconstruction relationship）和判别相关性（discriminant correlation）。
本文提出了一种新的多视图特征提取方法，称之为多视图稀疏嵌入分析（MSEA）。MSEA不仅仅探索了多视图数据中隐藏的稀疏重建关系，而且考虑到了判别相关性，通过最大化同一类别内的相关性以及最小化类别间的相关性。为了减少视图间的冗余，论文还增加了嵌入矩阵的正交约束（orthogonal constraints）。针对原始特征空间中线性不可分问题，文章进一步提供了MSEA的核化扩展，即KMSEA（Kernelized MSEA）。
实验结果在两个数据集上证明了所提出的MSEA和KMSEA方法优于现有的多种先进方法。研究得到了中国国家自然科学基金项目的支持，项目编号为***。
文章开头提到的计算机视觉领域，涉及到不同数据视图的应用十分普遍。在特征提取方面，多视图特征提取能够提供更加丰富的信息，因为它们能够从不同视角捕捉到图像的多种属性。例如，在一个图像识别任务中，可以从颜色信息、形状信息和纹理信息等多个不同的角度来描述一张图像。而多视图特征提取的核心挑战在于如何整合来自不同视图的信息，并且在此基础上进行有效的分类。
MSEA方法特别提出了一种新的方式来处理这一挑战。它不仅尝试保留数据在多视图环境中的稀疏性，还通过最大化类别内的相关性和最小化类别间的相关性来提升分类的效果。这种方法通过优化目标函数来同时考虑稀疏性和判别性，旨在提取出对分类更为有利的特征。
正交约束在这里起到了消除冗余的作用，因为来自不同视图的信息可能在一定程度上是重叠的。通过加入嵌入矩阵的正交约束，可以强制这些视图特征保持独立，从而更加专注于那些在分类任务中有用的独特信息。
当原始特征空间存在线性不可分的情况时，即数据无法被一个简单的线性决策边界所分隔，传统的线性分类器可能会遇到性能瓶颈。为解决这一问题，提出了MSEA的核化版本KMSEA，它通过核技巧将原始特征空间映射到更高维的空间，以期望在这个新的空间中数据变得线性可分。核化方法是处理非线性问题的一个强大工具，它在很多机器学习和模式识别任务中都得到了广泛的应用。
关键词部分提到了“ Sparse embedding analysis ”（稀疏嵌入分析）、“ Multi-view ”（多视图）、“ Discriminant correlation ”（判别相关性）、“ Orthogonal constraints ”（正交约束）。这些关键词精准地概括了文章的核心内容和所使用的关键技术。
由于论文所采用的研究方法和技术，在理论和实践上都有一定的创新性和先进性，所提出的MSEA和KMSEA方法在多视图特征提取与分类领域具有潜在的广泛应用价值。通过实验证明，该方法不仅提升了现有技术的分类性能，而且在处理数据的复杂性和多样性方面表现出较强的适应性。这对于推动计算机视觉领域相关应用的发展具有重要的意义。
