[发明专利]一种基于张量低秩稀疏表示的图像聚类方法有效
| 申请号： | 202110158280.9 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN113033602B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 杜世强;石玉清;肖庆江;黄奕轩;王维兰 | 申请（专利权）人： | 西北民族大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V40/16;G06K9/62 |
| 代理公司： | 青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙) 37236 | 代理人： | 王巧丽 |
| 地址： | 730030 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于张量低秩稀疏表示的图像聚类方法。与现有大多数表示学习方法不同的是，去除噪声后的原始数据样本被选用为字典，低秩和稀疏双重约束使得表示系数张量分别有效地捕获了样本数据的全局结构和局部结构，表示系数张量的低秩约束用来捕获样本数据的全局结构，而稀疏约束用来获取样本数据的局部结构；张量l |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 稀疏 表示 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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