许多真实世界的数据集都以多个视图的形式表示。例如，可以通过面部，指纹，签名和虹膜或可以由其颜色和纹理特征表示的图像来识别人。多视图基本上是从多个来源获得的信息。在机器学习/数据集群/计算机视觉的背景下，处理这种方法的最相关的应用是什么？
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在计算机视觉的背景下多视图是指从不同视图/角度/位置拍摄的同一对象的图像。这种策略有多种应用。 3D reconstruction from multiple view是最受欢迎的例子之一。
您所指的多视图类型基本上是数据扩充来解决单个问题。正如您所提到的，从不同类型的数据源识别人员是数据增强的应用。也可以有多个其他应用程序。例如表达式估计，使用来自RGB相机的数据+来自Kinect + Audio的3D数据来识别人的情绪是另一个例子。
在机器学习环境中数据增强无处不在。结合图像或音频的不同特征进行分类是数据增强。