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[发明专利]一种多视图子空间聚类方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310273822.6在审
发明人：兰伟;杨田川;陈庆锋 -专利权人：广西大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供一种多视图子空间聚类方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取多视图数据，自表示生成系数矩阵；将系数矩阵输入优化后的多视图子空间聚类框架进行迭代优化，获得低秩对称系数矩阵；将对低秩对称系数矩阵输入优化模型得到相似矩阵；最终将相似矩阵输入谱聚类中获取聚类结果，本发明聚类性能优秀。
一种视图空间方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于稀疏和低秩表示图的高光谱数据降维方法-CN201510977094.2有效
发明人：李伟;刘佳彬 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于稀疏和低秩表示图的高光谱数据降维方法，通过L₁范数获取稀疏表示特性，低秩表示的具有保持全局数据结构的特征，本方法通过核范数保持图的低秩特性。2)对所选的训练样本进行稀疏和低秩表示图的构造。3)通过最优化准则，寻求最优的投影矩阵，使在投影后的低维流形空间里保持2中所构造的图的特性。在原始空间中学习到的样本点间稀疏和低秩表示的特性，通过寻求一个变换投影矩阵，把数据投影到低维流形空间，同样也保持样本点间稀疏和低秩表示的特性。
一种基于稀疏表示光谱数据方法

[发明专利]一种利用Hankerl矩阵的功率信号滤波方法和系统-CN202011229098.X有效
发明人：翟明岳;李道格 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明的实施例公开一种利用Hankerl矩阵的功率信号滤波方法和系统，所述方法包括：步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；步骤102生成Hankel矩阵；步骤103求取最佳秩判断阈值；步骤104求取最佳秩；步骤105求取收缩化特征值；步骤106求取低秩逼近信号矩阵；步骤107求取滤除噪声后的信号序列。
一种利用 hankerl 矩阵功率信号滤波方法系统

[发明专利]一种基于低秩拉普拉斯图学习的鲁棒数据降维方法-CN202111154444.7在审
发明人：沈项军;蔡明建;刘志锋 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低秩拉普拉斯图学习的数据降维方法，该方法针对原始数据存在噪声或遮挡的情况下，学习数据的内在几何结构即鲁棒的低秩拉普拉斯图，并利用该低秩拉普拉斯图得到高维数据的低维映射以达到数据降维作用提出的方法能够同时进行数据的低秩拉普拉斯图以及投影矩阵的学习，两者在产生的过程中相互促进。本方法利用了低维映射数据的低秩成分以获取数据的全局结构，数据的全局结构能抵抗数据中噪声的干扰同时低维数据也能在一定程度上减少噪声对投影矩阵的影响。
一种基于拉普拉斯学习数据方法

[发明专利]基于低秩矩阵恢复和稀疏表示的SAR目标识别方法-CN201610368234.0有效
发明人：张新征;王亦坚;常云鹤 -专利权人：重庆大学
申请日： 2016-05-26 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于低秩矩阵恢复和稀疏表示的SAR目标识别方法，该方法特别适用于针对低图像质量的SAR图像进行目标识别，其先通过对SAR图像进行低秩矩阵恢复，得到对应的SAR低秩图像，使得绝大部分的SAR目标信息保留在SAR低秩图像中而去除噪声，并结合SAR图像中目标本身的散射特征信息仍处于低维空间、能够通过SAR低秩图像得以保留的特点，结合稀疏表示方法进行图像的目标识别，通过理论分析和实验数据均证明，能够有效的帮助提升识别正确率，解决现有技术中针对低图像质量SAR图像进行目标识别的准确率较低的问题。
基于矩阵恢复稀疏表示 sar 目标识别方法

[发明专利]一种矩阵补全方法-CN201810110343.1在审
发明人：屈小波 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-02-02 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种矩阵补全方法，涉及基于低秩近似的高精度的矩阵补全方法，在实际应用中，如图像处理、商品推荐系统和磁共振波谱等领域经常需要获得大规模的数据。从这些数据的低秩特性出发来恢复出完整的信号，首先利用逼近函数来近似计算矩阵的秩，然后建立矩阵缺失信号的重建模型，最后通过迭代算法重建信号。重建的矩阵精度高，易于操作，可以从少量数据中恢复出完整信号。
矩阵采集低秩商品推荐系统磁共振波谱迭代算法加速数据近似计算缺失信号图像处理完整信号重建信号重建近似逼近恢复消耗应用

[发明专利]基于低秩稀疏分解和增量学习的极化SAR地物分类方法-CN201710589213.6有效
发明人：王敏;王勇 -专利权人：苏州闻捷传感技术有限公司
申请日： 2017-07-19 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低秩稀疏分解和增量学习的极化SAR地物分类方法。其方案是：1.输入待分类的极化SAR图像极化相干矩阵进行统计特征提取；2.进行低秩稀疏分解得到用于分类的低秩特征矩阵；3.初始化训练样本矩阵；4.构造一种相似性度量公式，给新增未标记样本标上类标签，实现增量式的循坏迭代标记分类本发明将低秩稀疏分解、增量学习与极化SAR数据的统计特征相结合，在减少噪声干扰、充分保持样本相似性和细节信息的同时，实现增量式的样本标记分类，极大的提高了分类精度。
基于稀疏分解增量学习极化 sar 地物分类方法

[发明专利]基于显著性分析与低秩表示的红外与可见光图像融合方法-CN201910397498.2有效
发明人：张强;田赛赛;张鼎文;史涛;韩军功;王龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于显著性分析与低秩表示的红外与可见光图像融合方法，包括：步骤(1)、分别对输入的待融合红外图像与可见光图像执行图像块的划分，得到红外图像的图像块数据矩阵和可见光图像的图像块数据矩阵；步骤(2)、构建一个分层树形结构；步骤(3)、利用输入源图像，构建背景字典D；步骤(4)、构建分层联合低秩表示模型，然后执行分层联合低秩表示，得到红外/可见光图像的低秩表示系数矩阵以及代表显著信息的稀疏重构误差系数矩阵；步骤(5)、将系数矩阵分别执行融合操作，得到融后的表示系数矩阵，然后利用融合后的表示系数矩阵重构出粗融合图像IF；步骤(6)、利用引导滤波算法对粗融合结果I<
基于显著分析表示红外可见光图像融合方法

[发明专利]一种基于视频帧间低秩关联信息一致性的实时物体追踪方法-CN201410743179.X有效
发明人：郝爱民;陈程立诏;李帅;秦洪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-12-05 - 公布日： 2015-03-11 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：一种基于视频帧间低秩关联信息一致性的实时物体追踪方法，步骤如下：目标物体特征描述阶段，首先用户给定初始视频中的位置信息，采用局部约束的压缩感知对目标物体、以及下一帧中的候选区域进行特征描述；帧间低秩关联性分析阶段，从目标物体特征库中抽取关键描述，组成局部特征库，然后将局部特征库与候选区域的特征描述一齐进行低秩分解，得到的稀疏矩阵；计算帧间低秩关联先验、遮挡掩模；依据稀疏矩阵以及低秩关联先验、遮挡掩模输出当前目标物体位置；更新目标库，对目标特征库进行全局低秩分析，共性最强的低秩描述将被当前的目标物体描述所替换。
一种基于视频帧间低秩关联信息一致性实时物体追踪方法

[发明专利]烟雾检测方法、装置、计算机及存储介质-CN201910681190.0在审
发明人：李国生;程广涛;田野;张丛;郝福得;赵洪伟;李建;李博;沈应波 -专利权人：国家消防工程技术研究中心
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种烟雾检测方法、装置、计算机及存储介质，方法包括：将视频采集到的图像均匀分成若干烟雾图像块和正常图像块；将烟雾图像块作为正样本，正常图像块作为负样本生成训练样本矩阵；利用字典学习算法对所述训练样本矩阵进行压缩，生成压缩字典；对连续视频序列图像块利用低秩矩阵恢复进行重建，以使得所述重建的低秩矩阵的秩为1；从重建后的低秩矩阵任意选取一列向量，利用所述压缩字典计算所述向量在压缩字典下的表示系数；根据所述表示系数计算所述连续视频序列图像块的残差
低秩矩阵烟雾检测压缩字典矩阵存储介质连续视频序列图像训练样本烟雾图像正常图像残差重建烟雾动态特征视频采集图像特征系数计算字典学习负样本连续帧列向量时空域正样本计算机向量算法图像检测恢复分析联合

[发明专利]一种基于毫米波联合结构的智能反射面两级信道估计方法-CN202111580257.5在审
发明人：陈保豪;田霖;陆国生;朱一峰;刘淼;李任新;张承亮;杜晓宇;唐杰 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于毫米波联合结构的智能反射面两级信道估计方法，该所方法包括：构建智能反射面辅助的上行毫米波MIMO系统，采集不同时刻的接收信号；推导毫米波信道具有角扩展的波束空间模型，证明其联合稀疏与低秩结构；将时域接收信号模型重构为低秩矩阵采样形式，提出改进的秩算子，利用低秩矩阵近似算法完成接收信号的去噪处理；定义级联信道虚波束空间矩阵，引入vec算子及Kronecker积，将信道模型转换为稀疏信号恢复问题；联合恢复的虚波束空间矩阵与毫米波波束空间模型，完成直接信道与级联信道的最终估计。本发明在IRS辅助的毫米波MIMO系统中提高信道估计精度、降低信道估计开销，也同时实现了对IRS反射系数矩阵的优化。
一种基于毫米波联合结构智能反射两级信道估计方法

[发明专利]一种基于加速近端梯度PCA的时序评分异常值检测方法-CN201610588965.6在审
发明人：吕钊;马靓 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2016-07-25 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：的时序评分异常值检测方法，包括步骤一：获取评分数据，所述评分数据包括评分分值和评分时间；根据评分时间排序后将评分数据分割成多个时间间隔相等的段，统计每个段内各评分数据的个数占该段内评分总数的比值，得到评分分布的矩阵；步骤二：利用加速近端梯度PCA算法对所述评分分布矩阵进行降秩，将所述矩阵分解成低秩矩阵和稀疏矩阵；所述低秩矩阵用于表示所述评分数据中的基本行为，所述稀疏矩阵用于表示所述评分数据的异常评分值。
一种基于加速梯度 pca 时序评分异常检测方法

[发明专利]基于局部与结构约束低秩表示的高光谱分类方法-CN201810919458.5有效
发明人：王琦;李学龙;何翔 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于局部与结构约束低秩表示的高光谱分类方法。首先，对输入高光谱图像进行规范化处理；然后，构建得到基于局部与结构约束低秩表示的目标函数；接着，使用增广拉格朗日乘子法和交替迭代更新算法求解目标函数，得到低秩分解矩阵；最后，利用低秩分解矩阵计算每个测试像素的类别标签
基于局部结构约束表示光谱分类方法

[发明专利]基于多尺度低秩矩阵分解的红外与可见光图像融合方法-CN202010119950.1有效
发明人：孟祥超;陈潮起;邵枫;符冉迪 -专利权人：宁波大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度低秩矩阵分解的红外与可见光图像融合方法，其基于多尺度低秩矩阵分解将预处理后的红外图像和预处理后的可见光图像分解为多层次局部低秩图和全局低秩图两类，并根据各分解图像特点，针对性设计最优融合规则
基于尺度矩阵分解红外可见光图像融合方法

[发明专利]一种融合稀疏与低秩的信息检索方法-CN202310892075.4在审
发明人：杨艺芳 -专利权人：西安石油大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及信息检索技术领域，提出了一种融合稀疏与低秩的信息检索方法，包括：获取输入文本信息及信息语料库；分别得到相应的第一词向量矩阵及词性矩阵；根据词性矩阵中每一行的矩阵元素的方差差异获取每一行的第一特殊度，根据第一词向量矩阵中相邻矩阵元素的关联分布表现，获取每个矩阵元素的第二特殊度，进而得到综合特殊度；根据第一词向量矩阵中每个矩阵元素的综合特殊度，自适应设置RPCA算法的调整权重值，获取输入文本信息的稀疏矩阵与低秩矩阵，以及信息语料库中文本信息的稀疏矩阵与低秩矩阵；通过矩阵的匹配度计算得到信息检索的结果。本发明旨在解决矩阵分解方法中人工设置权重值容易产生较大误差而影响匹配程度计算的问题。
一种融合稀疏信息检索方法