[发明专利]基于低秩张量环分解和因子先验的视觉数据补全方法有效
| 申请号： | 202210526890.4 | 申请日： | 2022-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN114841888B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 刘欣刚;姚佳敏;张磊;杨旻君;胡晓荣;庄晓淦 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15;G06T5/00 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 曾磊 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于低秩张量环分解和因子先验的视觉数据补全方法，该方法针对传统的基于张量分解的数据补全算法依赖初始秩选择而导致恢复结果缺乏稳定性与有效性的问题，设计了分层的张量分解模型，同时实现张量环分解和补全，对于第一层，通过张量环分解将不完全张量表示为一系列的三阶因子；对于第二层，使用变换张量核范数来表示因子的低秩约束，并且结合图正则化的因子先验来限制每个因子的自由度；本发明同时利用因子空间的低秩结构和先验信息，一方面使得模型具有隐式的秩调整，可以提高模型对秩选择的鲁棒性，从而减轻了搜索最优初始秩的负担，另一方面充分利用张量数据的潜在信息，进一步提高补全性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 张量 分解 因子 先验 视觉 数据 方法 | ||
【主权项】：
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