摘要：针对同一对象从不同途径或不同层面获得的特征数据被称为多视角数据.多视角学习是利用事物的多视角数据进行建模求解的一种新的机器学S方法.大量研宄表明,多视角数据共同学习可以显著提高模型的学习效果,因此许多相关模型及算法被提出.多视角学习一般需遵循一致性原则和互补性原则.基于一致性原则,Farquhar等人成功地将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis,KCCA)整合成一个单独的优化问题,提出SVM-2K模型.但是,SVM-2K模型并未充分利用多视角数据间的互补信息.因此,在SVM-2K模型的基础之上,提出了基于间隔迁移的多视角支持向量机模型(Margin transfer-based multi-view support vector machine,M2SVM),该模型同时满足多视角学习的一致性和互补性两原则.进一步地,从一致性的角度对其进行理论分析,并与SVM-2K比较,揭示了M2SVM比SVM-2K更为灵活.最后,在大量的多视角数据集上验证了M2SVM模型的有效性.