[發明專利]一種基于自適應權重的多視K多均值的圖像聚類方法

在審

• 申請號: 202011044857.5
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112287974A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 王博岳;宋作龍;田甜;張鐵;劉易初;胡永利
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 吳蔭芳

1.一種基于自適應權重的多視K多均值的圖像聚類方法，其特征在于包含以下步驟：

(1)獲取多視圖數據庫，其中，數據集共有V個視圖的多視數據，表示為χ＝{X¹,X²,…,X^V}，其中表示的是第v個視圖的數據，每個視圖下有N個圖像樣本，D_v表示的是第v個視圖樣本的維度；

(2)從每個視圖的數據中隨機的生成M個子簇中心用以捕獲每個視圖中復雜的數據分布，即一共有V個視圖的子簇中心矩陣，表示為同樣的，其表示的含義是第v個視圖的子簇中心矩陣，M表示的是子簇中心的數量，D_v表示的是第v個視圖的維度；

(3)構造AKM³C模型，對多視圖進行融合以構造一個共享的二部圖S，然后對S相應的拉普拉斯矩陣L_s施加秩約束，從而將二部圖S劃分為C個簇，從而得到聚類結果；其中，模型求解采用交替優化的方法，不斷迭代的計算w_v，A^v,S，最終得到最優的二部圖S；求解過程中為每個視圖自適應地分配權重w_v；

所述AKM³C模型具體如下：

其中w_v表示的是第v個視圖的權重，分別表示的是第v個視角的第i個圖像樣本和第v個視角的第m個子簇中心，對多視圖進行融合，采用自適應近鄰的方法構造出一個共享的二部圖S；為正則化，可避免平凡解，表示平方F范數；為對應二部圖S的歸一化的拉普拉斯矩陣，其中為對角矩陣，其第i個對角元素的值為p_im為P的第i行第m列的元素，C為圖像的類別個數；

所述對L_s施加的秩約束具體為Rank(L_s)＝(N+M)-C。

2.根據權利要求1所述的一種基于自適應權重的多視K多均值聚類的圖像聚類方法，其特征在于：步驟(3)所述的權重w_v的自適應更新公式如下，