[發明專利]一種基于不完整多視聚類的圖像識別方法

在審

• 申請號: 202011199557.4
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112307980A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 王博岳;羅萃萃;杜寶澤;劉宇昕;劉睿;胡永利
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;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

1.一種基于不完整多視聚類的圖像識別方法，其特征在于：

(1)獲取待聚類的不完整多視角數據集所述不完整多視角數據指提取了M個特征的不完整圖像數據，每個視角下有多幅圖像；

(2)根據自適應圖學習方法，對數據集構造每個視角的初始圖

(3)根據步驟(2)得到的不完整多圖數據利用不完整多圖聚類方法IMGC對其進行處理，得到一致性圖C和一系列個性化圖

(4)根據得到的一致性圖C和一系列個性化圖計算關聯矩陣其中，S既包含了多個圖所共享的一致性信息也包含了每個圖所特有的個性化信息，對S執行譜聚類Ncut操作，得到圖像的聚類結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于不完整多視聚類的圖像識別方法，其特征在于：步驟(2)中所述的自適應圖學習方法構造第m個視角的初始圖A^(m)的方法具體如下：

第m個視角共有N^(m)個圖像，共屬于K^(m)個類別，其中，分別表示第m個視角下的第i,j張圖像，表示兩圖像的相似性，第m個視角的初始圖對于初始圖A^(m)，稱是它的第i,j個節點，為連接這兩個節點的邊；向量表示A^(m)的第i行,ξ為正則化參數。

3.根據權利要求1所述的一種不完整多視聚類方法，其特征在于：步驟(12)中所述的不完整多圖聚類方法IMGC具體如下：

將M個視角的初始圖代入下式得到一致性圖矩陣C和一系列個性化矩陣

其中，N^(m)和K^(m)為第m個視角下的輸入圖像數目和圖像所屬的類別數；c_i,·表示共享一致性相似圖矩陣C的第i行，L_C表示C的拉普拉斯矩陣，rank(·)表示矩陣的秩，c_i,j和d_i,j^(m)分別表示C和D^(m)的第i,j個元素，δ為閾值，⊙表示矩陣對應元素相乘，表示平方F范數，權衡因子γ取值范圍為{10^-4，10^-3，10^-2，10^-1，10⁰，10¹，10²，10³}，

指示矩陣W^(m)用來標記輸入圖像樣本的丟失情況，它的第i行和第i列所有元素取值情況如下：