[发明专利]基于聚类自适应典型相关分析的多视角图像聚类方法有效
| 申请号： | 202010170499.6 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111401429B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 苏树智;王子莹;朱彦敏;高鹏连;平昕瑞;郜一玮 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/762 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类自适应典型相关分析的多视角图像聚类方法，主要是构建多视角典型相关分析和聚类的自适应优化模型，解决聚类任务中多视角相关学习的聚类不适应性问题，从而提高多视角图像的聚类性能。实现过程为：(1)初始化原始高维样本的类标签指示矩阵；(2)迭代求解相关投影矩阵、类质心矩阵和类标签指示矩阵；(3)基于求解的类标签指示矩阵，直接获得聚类结果。与现有技术相比，本发明提出的多视角图像聚类方法更具有效性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 典型 相关 分析 视角 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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