[发明专利]基于自适应图正则化的低秩NMF图像聚类方法与系统有效
| 申请号： | 202110551165.8 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113313153B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 徐晓华;王珊珊;何萍;方威 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/762 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应图正则化的低秩NMF图像聚类方法与系统，首先对原始图像数据集应用RPCA算法，获得低秩图像集和噪声；然后对低秩图像集应用NMF，得到基图像集和对应的非负线性表达系数矩阵，再利用分解后的低维流形嵌入结构进行聚类，具体包括：对低秩图像集进行NMF，得到基图像集和非负线性表达系数矩阵；在基图像集上进行Tikhonov正则化，在非负线性表达系数矩阵上进行谱图正则化；对基图像集和非负线性表达系数矩阵分别进行迭代优化；最后，对迭代优化所得的非负线性表达系数矩阵进行聚类，获得图像聚类结果。本发明可解决图像数据进行聚类时不能考虑图像数据的有效结构信息隐藏在其低秩部分的问题，并提高图像数据聚类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 正则 nmf 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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