[发明专利]基于点对关系学习和重构的图像特征二值编码表示方法

摘要

本发明公开了基于点对关系学习和重构的图像特征二值编码表示方法，包括：步骤1，将数据转换为字典表示形式，求解约束问题得到表示形式中的系数矩阵；步骤2，对步骤1中获得的系数矩阵构造表示图的权值矩阵，在这个图上通过谱聚类将字典项分割成k个组，从而实现字典分割；步骤3，给定新样本，计算它在所有字典项组上的重构残差，选取最小的重构残差对应的最优字典项组来进行线性表示，从而完成点对关系的学习；步骤4，求解最优模型，学习保持点对关系的最优的二值编码，实现点对关系的重构。

主权项

1.基于点对关系学习和重构的图像特征二值编码表示方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，求解系数矩阵：将图像数据表示成字典与系数矩阵的线性组合，通过求解对系数矩阵的约束模型从而求得系数矩阵；步骤2，字典分割：对步骤1中获得的系数矩阵构造表示一个图的权值矩阵，在这个图上通过谱聚类将字典项分割成k2个组；步骤3，特征表示：当给定新样本时，计算它在所有字典项组上的重构残差，然后从中选取最小的重构残差对应的最优字典项组来进行线性表示，完成点对关系的学习；步骤4，点对关系重构：求解最优模型，从而学习到保持点对关系的最优的二值编码，实现点对关系的重构。