[发明专利]利用测地仿射性的数据驱动内插

权利要求书

1.一种基于种子对象的值内插非种子对象的值的方法(100)，所述方法包括：

将包括非种子对象和种子对象的维数阵列内插(104)到包括非种子对象的内插表中，所述内插表中的相应的非种子对象与预定数量(k)的种子配对相关联，其中相应的种子配对包括种子对象和种子成本，所述内插包括：

对于所述内插表106内的相应的当前对象：

将当前对象和邻近对象之间的成本加到(108)所述邻近对象的种子配对内的一个或多个种子成本以获得所述邻近对象的经计算的种子配对，其中所述邻近对象的相应的经计算种子配对包括种子对象和经计算的种子成本；

将所述当前对象的种子配对内的一个或多个种子成本与所述邻近对象的经计算的种子配对内的一个或多个经计算的种子成本相比较(110)；以及

基于所述比较更新(112)所述当前对象，使得所述当前对象的(k个)种子配对具有期望累积种子成本，其中经更新的(k个)种子配对不包括冗余的种子对象；以及

对于所述内插表(114)内的非种子对象：

基于所述非种子对象的经更新的(k个)种子配对内的种子对象的值指定(116)非种子对象的值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定非种子对象的值包括：

移除种子对象的一定百分比的异常值；以及

基于种子对象的其余值的函数指定所述非种子对象的值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定数量(k)是大于1的整数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述维数阵列表示图像，所述非种子对象和种子对象表示所述图像的像素，所述非种子对象和种子对象的值表示像素度量数据，以及所述成本表示像素度量数据的变化。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述维数阵列表示图像，所述非种子对象和种子对象表示所述图像的像素，所述非种子对象和种子对象的值表示深度，以及所述成本表示深度的变化。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述维数阵列表示社交网络，所述非种子对象和种子对象表示所述社交网络的用户，以及所述非种子对象和种子对象的值表示用户特性。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述维数阵列包括大于2的维度。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内插包括：

基于所述当前对象的第一相似性度量与所述邻近对象的第二相似性度量的比较来确定所述当前对象和所述邻近对象之间的成本。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定所述成本包括：

将所述当前对象的第一梯度大小与所述邻近对象的第二梯度大小相比较。

10.一种基于种子对象的值内插非种子对象的值的系统200，所述系统包括：

表生成组件204，其被配置成：

基于维数阵列内的非种子对象和种子对象之间的种子成本生成包括非种子对象的内插表，所述内插表中的相应的非种子对象与包括具有期望累积种子成本的种子对象的预定数量(k)的种子配对相关联，其中所述种子配对不包括冗余的种子对象；以及

值指定组件208，其被配置成：

对于所述内插表内的非种子对象：

基于所述非种子对象的种子配对内的种子对象的值指定非种子对象的值。

11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述表生成组件被配置成：

对于所述内插表内的当前对象：

将当前对象和邻近对象之间的成本加到所述邻近对象的种子配对内的一个或多个种子成本以获得所述邻近对象的经计算的种子配对，其中所述邻近对象的相应的经计算的种子配对包括种子对象和经计算的种子成本；

将所述当前对象的种子配对内的一个或多个种子成本与所述邻近对象的经计算的种子配对内的一个或多个经计算的种子成本相比较；以及

基于所述比较更新所述当前对象，使得所述当前对象的(k个)种子配对具有期望累积种子成本，其中经更新的(k个)种子配对不包括冗余的种子对象。

12.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述表生成组件被配置成：

在正向扫描中遍历所述维数阵列以确定具有期望累积种子成本的k个种子配对。