[发明专利]一种基于核相似度嵌入的动态纹理生成方法及装置

权利要求书

1.一种基于核相似度嵌入的动态纹理生成方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、对输入纹理视频进行预处理生成训练样本，以用于生产模型进行训练；

S2、以极限学习机作为基础模型进行动态纹理生成建模，并利用所述训练样本训练核相似度矩阵；

S3、利用训练的核相似度矩阵对测试帧进行处理，迭代地生成新纹理帧，从而实现动态纹理的预测和生成。

2.如权利要求1所述的基于核相似度嵌入的动态纹理生成方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

将输入纹理视频S_1：L减去其均值S′做归一化，其中L为纹理视频的帧长；

将减去均值后的纹理视频划分为两个子序列：解释帧{S_i}，i＝1，…，L-1和应答帧{S_j}，j＝2，…，L；其中解释帧作为训练帧X，应答帧作为相应的训练帧的真实预测帧Y；

{(x，y)，x∈X，y∈Y}构成的二元组作为一个完整的训练样本。

3.如权利要求2所述的基于核相似度嵌入的动态纹理生成方法，其特征在于，所述步骤S2中以极限学习机作为基础模型进行动态纹理生成建模，包括：

核相似度矩阵Ω_KSM被定义为：

Ω_KSM＝HH^T (1)

其中，每一个元素被定义为：

引入正则化系数λ来控制β正则化的表现，优化目标为：

(3)的训练过程等同于求解优化目标：

其中，β为隐藏层与输出层之间的权重，ξ_i为训练误差，Y_i^T为第i个样本的真实回归数据，a是拉格朗日乘数，有如下条件：

条件1：

条件2：

条件3：

将条件1和条件2代入条件3可得：

其中I为单位矩阵，结合条件(1)与公式(5)可得：

传递函数，即核极限学习机的输出函数为：

f(x)＝h(x)H^T(λI+HH^T)^-1Y (7)

也可写成

其中，x是测试帧，[x₁,...,x_N]是解释帧，Y是对应的应答帧。

4.如权利要求3所述的基于核相似度嵌入的动态纹理生成方法，其特征在于，所述步骤S2中利用所述训练样本训练核相似度矩阵，包括：

将预处理好的解释帧代入公式(1)和(2)中，得到核相似度矩阵Ω_KSM。

5.如权利要求4所述的基于核相似度嵌入的动态纹理生成方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

将测试帧带入公式(8)，迭代地生成无限的新纹理帧，从而实现动态纹理的预测和生成。

6.一种基于核相似度嵌入的动态纹理生成装置，其特征在于，所述装置包括：

至少一个处理器；

以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被程序设置为执行权利要求1-5任一所述的基于核相似度嵌入的动态纹理生成方法。