摘要：為了有效利用多視圖數據信息提升監督特征選擇的性能,構建了一種結構化多視圖稀疏限定,并基于該稀疏限定提出了一種監督特征選擇方法,即結構化多視圖監督特征選擇方法(SMSFS)。該方法在特征選擇過程中能夠同時考慮不同視圖特征的重要性以及同一視圖中不同特征的重要性,從而有效的結合多視圖數據信息,提升監督特征選擇的性能。SMSFS目標函數是非凸的,設計了一個有效的迭代算法對目標函數進行求解。將所提結構化多視圖監督特征選擇方法SMSFS應用到了圖像標注任務,在NUS-WIDE和MSRA-MM2.0圖像數據庫上進行了實驗,并與其他特征選擇算法進行了比較,實驗結果表明該算法能夠有效結合多視圖數據信息,提升特征選擇性能。