[發(fā)明專利]一種基于多視角低秩分解的短視頻多標(biāo)簽分類方法

有效

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• 申請日: 2020-02-17
• 公開（公告）號: CN111460222B
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 井佩光;李德盛;蘇育挺
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75;G06F16/78
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201
• 代理人: 李林娟

1.一種基于多視角低秩分解的短視頻多標(biāo)簽分類方法，其特征在于，所述方法包括：

將多個視角特征矩陣分解為字典集、低秩表示的積、稀疏錯誤矩陣組成的第一目標(biāo)函數(shù)；

獲取所學(xué)習(xí)到的低秩表示和權(quán)值矩陣的積作為輸出預(yù)測矩陣，與真實(shí)標(biāo)簽矩陣相減，并在F范數(shù)平方最小化的約束下，得到最小化分類誤差的第二目標(biāo)函數(shù)；通過所學(xué)到的權(quán)值矩陣的正態(tài)分布引出權(quán)值矩陣的行協(xié)方差和列協(xié)方差矩陣，并基于對數(shù)似然函數(shù)構(gòu)成第三目標(biāo)函數(shù)；

根據(jù)第一至第三目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)獲取總目標(biāo)函數(shù)，利用交替方向乘子法優(yōu)化總目標(biāo)函數(shù)，引入拉格朗日乘子，依次迭代更新各個視角下的參數(shù)，直至目標(biāo)函數(shù)的值收斂，進(jìn)而得到最終的分類結(jié)果；

其中，所述第一目標(biāo)函數(shù)具體為：

s.t.X_i＝V_iZ₀+U_iZ_i+E_i,i＝1,2,...,M

其中，M為視角個數(shù)，i代表不同視角的序號，為第i個視角的特征矩陣，為公共視角字典集，為第i個視角的字典集，為第i個視角的誤差矩陣，表示第i個視角的低秩表示矩陣，α和δ為誤差項(xiàng)和低秩相乘項(xiàng)的系數(shù)，||·||_*代表核范數(shù)，代表F范數(shù)的平方，為公共視角的低秩表示，T為轉(zhuǎn)置符號，R為實(shí)數(shù)矩陣，D_i為第i個視角的特征維度，d₀為公共視角的低秩表示維度，d_i為第i個視角的低秩表示維度，N為樣本個數(shù)；

其中，所述第二目標(biāo)函數(shù)具體為：

其中，為具體視角的權(quán)重矩陣，Y∈R^N×C為短視頻的真實(shí)標(biāo)簽矩陣，M為視角個數(shù)，[·]^T表示矩陣的轉(zhuǎn)置，C為標(biāo)簽數(shù)量，為公共視圖的權(quán)重矩陣；

其中，所述第三目標(biāo)函數(shù)具體為：

其中，β，η，γ是平衡參數(shù)，W_i為第i個視角的權(quán)重矩陣，其中i等于0時(shí)為公共視角的權(quán)重矩陣，Ω_i為W_i的行協(xié)方差矩陣，S為W_i的列協(xié)方差矩陣，隱含了標(biāo)簽矩陣不同標(biāo)簽之間的關(guān)系，M為視角個數(shù)，log代表取對數(shù)，|·|代表矩陣的行列式，tr(·)代表矩陣的跡，||·||₁代表矩陣的1范數(shù)，[·]^-1代表矩陣的逆，[·]^T代表矩陣的轉(zhuǎn)置。