[发明专利]基于自组织图约束直推式非负矩阵分解的未见图像特征迁移方法有效

专利信息
申请号: 202011129985.X 申请日: 2020-10-21
公开(公告)号: CN112233016B 公开(公告)日: 2022-09-09
发明(设计)人: 朱文杰 申请(专利权)人: 中国计量大学
主分类号: G06T3/00 分类号: G06T3/00;G06V10/774;G06V10/764
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 310018 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开一种基于自组织图约束直推式非负矩阵分解的图像特征迁移方法。主要解决跨领域未见图像非负特征迁移的问题。其实现步骤为:(1)分别从辅助领域Ds和目标领域Dt选取若干图像样本构成训练样本集;(2)分别采用随机非负数的方式和非负逻辑回归方法,初始化辅助领域和目标领域的基矩阵A和特征矩阵S;(3)根据训练样本集Y,分别利用训练样本集Y的行间K近邻关系和列间K近邻关系,计算基矩阵图GA和特征矩阵图GS;(4)设置迭代次数T,使用迭代策略进行优化,得到最终的基矩阵A和特征矩阵S;(5)通过基矩阵A,计算测试图像的标签。本发明采用特征自组织的图约束,并引入特征回归参数,增强未见图像的特征迁移鲁棒性,可用于图像非负特征迁移问题。
搜索关键词: 基于 组织 约束 直推式非负 矩阵 分解 图像 特征 迁移 方法
【主权项】:
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