[发明专利]无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解及图像聚类方法有效
| 申请号： | 201710867514.0 | 申请日： | 2017-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN107609596B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 舒振球;朱琪;张杰;范洪辉;武栋;钱彬;杨章静 | 申请（专利权）人： | 江苏理工学院;南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 刘娟娟 |
| 地址： | 213001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解及图像聚类方法，其中，无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解方法中包括：获取m个图像的图像数据；基于m个图像的图像数据构造q个最邻近图并计算相应的拉普拉斯算子图；根据计算得到的拉普拉斯算子图建立多图正则算子的目标函数；根据建立的多图正则算子的目标函数得到无参数自动加权正则项；根据得到的无参数自动加权正则项建立非负矩阵分解的目标函数；根据非负矩阵分解的目标函数得到两个非负矩阵的迭代式，完成多图正则化非负矩阵的分解。其不但可以为所有的邻域图自动分配一个合适的权值，而且消除了现有正则算子中的固定参数，使其更容易应用到实际问题中，大大扩展了应用领域。 | ||
| 搜索关键词： | 参数 自动 加权 正则 化非负 矩阵 分解 图像 方法 | ||
【主权项】：
一种无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解方法，其特征在于，所述无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解方法中包括：获取m个图像的图像数据；基于所述m个图像的图像数据构造q个最邻近图并计算相应的拉普拉斯算子图；根据计算得到的拉普拉斯算子图建立多图正则算子的目标函数；根据建立的多图正则算子的目标函数得到无参数自动加权正则项；根据得到的无参数自动加权正则项建立非负矩阵分解的目标函数；根据所述非负矩阵分解的目标函数得到两个非负矩阵的迭代式，完成多图正则化非负矩阵的分解。
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