[发明专利]基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法在审

专利信息
申请号: 201911118690.X 申请日: 2019-11-15
公开(公告)号: CN110866560A 公开(公告)日: 2020-03-06
发明(设计)人: 陶洋;鲍灵浪;胡昊 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 400065*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 基于 结构 约束 对称 表示 空间 方法
【权利要求书】:

1.一种基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法,其特征在于,包括以下几个步骤:

S1:获取原始图像的数据矩阵X′;

S2:将S1得到的数据矩阵X′进行PCA降维得到X;

S3:利用角度决定权重构建S2得到的数据矩阵X的信息纠错矩阵R;

S4:将S2得到的数据矩阵X和S3得到的纠错矩阵R输入构建好的基于结构约束的对称低秩模型中,优化输出表示矩阵Z;

S5:利用S4输出的表示矩阵Z的主方向的角度信息来获得用于谱聚类的权重矩阵L;

S6:将S5获得的权重矩阵L用于谱聚类获得聚类结果。

2.一种基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法,其特征在于,所述步骤S1中:获取的原始图像用数据矩阵X′=[x1,x2,…xn]∈Rd×n表述,假定X′是从k个子空间获取的,每个子空间i包含ni个数据样本任务是将数据点xi聚类到从其提取的子空间Si中。

3.一种基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法,其特征在于,所述步骤S2中:利用PCA将S1得到的数据矩阵X′进行降维得到矩阵数据矩阵X。

4.一种基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法,其特征在于,所述步骤S3中:利用角度决定权重方法构建信息纠错矩阵R:

数据点间的权重可以由数据点间的角度决定,如果数据点之间的角度较小,则它们很可能属于同一类,则可以推断出类内的样本的权重较小,然后对数据进行归一化并计算它们之间的绝对值,因此,理想的R如下:

其中和是xi和xj数据点的标准化数据,并且根据经验将σ设置元素的均值。

5.一种基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法,其特征在于,所述步骤S4中:构建结构约束的对称低秩表示模型:

为了使对低秩表示同时施加对称约束和结构约束对LRR模型的解决方案的结构施加限制是很自然的想法,通过在目标函数中添加∑i,jRij|Zij|和Zij=Zji来限制解的结构,同时,为了使所获得的Z对噪声更具鲁棒性并避免NP问题,具有结构约束的对称低秩表示模型如下:

s.t.X=AZ+E,Z=ZT

构建结构约束的对称低秩表示模型,对低秩表示同时施加对称约束和结构约束来获得更具有块对角性的表示系数Z,解决方法是通过引入两个辅助变量J和L,使用ADM方法对模型进行更新优化输出表示矩阵Z和误差矩阵E。

6.一种基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法,其特征在于,所述步骤S5中:利用S5输出的表示矩阵Z的主方向的角度信息来获得用于谱聚类的权重矩阵L,具体为Z=U**(V*)T,然后定义M=U*(∑*)1/2,N=(∑*)1/2(V*)T,通过使用来自矩阵M的所有行向量或矩阵N的所有列向量的角度信息来定义亲和度图矩阵L。

7.一种基于结构约束的对称低秩表示的子空间聚类方法,其特征在于,所述步骤S6中:将S6获得的权重矩阵L用于谱聚类获得聚类结果。

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