[发明专利]一种融合低秩核学习和自适应超图的图像聚类方法在审
| 申请号： | 202211249403.0 | 申请日： | 2022-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN115631361A | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 杜宇慧;牛菊 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/74 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 郭海燕 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像聚类领域，公开了一种融合低秩核学习和自适应超图的图像聚类方法，该方法包括如下步骤：S1，获取图像数据；S2，通过低秩共识核学习、核空间下图像数据自表达和自适应超图正则化，迭代地构建超图和更新超图拉普拉斯矩阵、系数矩阵、共识核矩阵和候选核权重，直到达到收敛条件；S3，应用所述S2步骤得到的系数矩阵构造相似度矩阵；S4，应用所述S3步骤得到的相似度矩阵，调用谱聚类算法，得到聚类结果。本发明方法集成自适应超图正则化、核空间下数据自表达和低秩核学习到一个框架中，实现了三者的交替指导和动态提升，优化地利用了不同候选核下的样本关联性，挖掘了更稳定的高阶关系，从而更深层次地挖掘数据的内在结构。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 低秩核 学习 自适应 超图 图像 方法 | ||
【主权项】：
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