[發(fā)明專利]一種基于稀疏因子分析的圖像視覺(jué)屬性挖掘方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610035845.3
• 申請(qǐng)日: 2016-01-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105718883B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄒煥新;孫浩;周石琳;計(jì)科峰;雷琳;李智勇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 國(guó)防科技大學(xué)專利服務(wù)中心 43202
• 代理人: 王文惠

1.一種基于稀疏因子分析的圖像視覺(jué)屬性挖掘方法，其特征在于，包括下述步驟：

第一步，計(jì)算圖像集合的特征矩陣：

對(duì)圖像集合Ι＝{I_i|i＝1,2,...,N}中的每一幅圖像I_i計(jì)算一個(gè)D維的梯度方向直方圖特征向量x_i∈R^D，得到圖像集合的特征矩陣X∈R^D×N，其中x_i表示為列向量，D的取值根據(jù)圖像大小和梯度方向直方圖特征提取參數(shù)確定；

第二步，挖掘圖像集合的視覺(jué)屬性：

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定最大迭代次數(shù)，初始化視覺(jué)屬性矩陣A∈R^D×K，K為屬性的種類數(shù)且K＜min{D,N}，A的取值為X的前K列，初始化視覺(jué)屬性混合系數(shù)矩陣Y∈R^K×N，Y為單位對(duì)角矩陣，然后進(jìn)行下述迭代：

①固定A不變，調(diào)整Y，采用非負(fù)二次規(guī)劃方法優(yōu)化下式：

其中Y≥0 (公式一)

其中y_i為Y的第i列，設(shè)經(jīng)過(guò)優(yōu)化Y變?yōu)閅′；

②固定Y′不變，調(diào)整A，采用非負(fù)二次規(guī)劃方法優(yōu)化下式：

其中A≥0 (公式二)

設(shè)經(jīng)過(guò)優(yōu)化A變?yōu)锳′；

③對(duì)A′的列進(jìn)行l(wèi)₂范數(shù)歸一化得到A″；

④判斷是否滿足最大迭代次數(shù)，是則結(jié)束迭代，視覺(jué)屬性矩陣A″即為所求結(jié)果；否則令A(yù)＝A″，Y＝Y(jié)′，返回①。