标题“矩阵完成中的低秩多视图学习，用于多标签图像分类”和描述“矩阵完成中的低秩多视图学习，用于多标签图像分类”表明，这篇文章讨论的是如何使用矩阵完成(matrix completion, MC)方法进行多标签图像分类的问题，并特别强调了低秩多视图学习(low-rank multi-view learning, lrMVL)在这一过程中的应用。多标签图像分类是指一个图像可以同时被标记为多个类别，这在现实世界的网络图像分析应用中非常重要，如大规模图像检索和浏览。文章提出了一个名为低秩多视图矩阵完成(lrMMC)的新模型来解决这一问题。
低秩多视图学习是一种学习框架，它旨在通过多个视角来探索数据，以找到一个低维的公共表示。文章指出，在传统使用单视图特征的MC方法中存在一个不足，就是没有精确地表示包含多个语义概念的图像。文章提出了一种直观的方法，即通过拼接不同视图中的多个特征形成一个长向量。然而，这种拼接方法会导致过拟合并增加MC在图像分类中的时间复杂度。
为了解决上述问题，作者提出了一种新的多视图学习模型lrMMC。该模型首先利用一个名为低秩多视图学习(lrMVL)的算法寻找所有视图的低维公共表示。在lrMVL中，公共子空间被限制在低秩下，这样就适合了MC的要求。此外，为了探索不同视图之间的互补性，还会学习组合权重。文章中还介绍了一种基于固定点继续(Fixed-point continuation, FPC)的优化高效求解器，并将学习得到的低秩表示结合到基于MC的图像分类中。
文章的实验部分基于PASCAL VOC'07数据集进行了广泛的实验，证明了lrMMC模型的有效性。PASCAL VOC'07是一个挑战性的图像识别数据集，用于评估各种图像处理技术，包括图像分类、检测和分割等。
从上述内容中，我们可以提取以下IT知识点：
1. 多标签图像分类：这是一种图像处理技术，使得单个图像可以被分配到多个类别标签中，这在图像搜索和图像浏览等领域中具有重要的应用价值。
2. 矩阵完成(matrix completion, MC)：这是一种用于数据重建的技术，常被用于推荐系统、图像恢复和多标签分类等场景。MC利用已知的数据点预测缺失的数据点，以实现完整矩阵的重构。
3. 低秩表示(low-rank representation)：在机器学习中，低秩表示是将数据映射到一个低维空间的技术，有助于揭示数据的底层结构，并用于降维、特征提取和数据压缩等领域。
4. 多视图学习(multi-view learning)：这是机器学习的一种方法，通过结合来自同一实体的不同视角的信息来进行学习。多视图学习特别适用于那些可以从多个角度观察的场景，比如不同拍摄角度的图片。
5. 过拟合(over-fitting)：这是一个常见的机器学习问题，指的是模型学习到了训练数据中的噪声和异常值，导致模型在未见数据上的泛化能力下降。
6. 时间复杂度(time complexity)：在算法和计算中，时间复杂度是评估算法执行所需时间随着输入规模增长而变化的趋势。
7. 固定点继续(fixed-point continuation, FPC)：这是一种优化算法，用于解决具有稀疏解的优化问题。FPC通常用于信号处理、压缩感知等领域。
8. PASCAL VOC'07数据集：这是一个广泛使用的图像识别标准数据集，包含多种类型的图像识别任务，可用于训练和测试图像处理算法。
9. 公共子空间(common subspace)：在多视图学习中，公共子空间指的是能够表示来自不同视图数据共性的低维空间。
10. 组合权重(combination weights)：在处理多个数据源时，组合权重是一种度量和调整各个数据源相对重要性的方法，有助于融合不同数据源的信息。
这些知识点共同构成了文章主题的理论和技术基础，其中涉及到的方法和概念是机器学习、计算机视觉和数据科学领域中进行图像分类和数据处理时经常使用到的工具和技术。
