公开(公告)号：CN112287974A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011044857.5

申请日：2020-09-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王博岳 ,  宋作龙 ,  田甜 ,  张铁 ,  刘易初 ,  胡永利

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应权重的多视K多均值的图像聚类方法(Adaptive K‑Multiple‑Means for Multi‑view Clustering,AKM3C)，用于解决多视图的图像聚类问题。不同于以往的多视K均值聚类方法仅使用一个簇中心去建模每个簇的数据分布，AKM3C使用多个子簇中心(也称为原型或均值)捕获每个视图中每个簇的数据分布。另外，AKM3C可以为每个视图自适应的分配权重，从而合理地融合不同视图的互补信息和兼容信息以构建一个共享的二部图，最后对共享的二部图施加拉普拉斯秩约束，将其划分为C个簇，实现图像样本的聚类，进而用于解决多视图的图像识别和检测问题。

公开(公告)号：CN112287974B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202011044857.5

申请日：2020-09-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王博岳 ,  宋作龙 ,  田甜 ,  张铁 ,  刘易初 ,  胡永利

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/143 ,  G06V10/762 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应权重的多视K多均值的图像聚类方法(Adaptive K‑Multiple‑Means for Multi‑view Clustering,AKM3C)，用于解决多视图的图像聚类问题。不同于以往的多视K均值聚类方法仅使用一个簇中心去建模每个簇的数据分布，AKM3C使用多个子簇中心(也称为原型或均值)捕获每个视图中每个簇的数据分布。另外，AKM3C可以为每个视图自适应的分配权重，从而合理地融合不同视图的互补信息和兼容信息以构建一个共享的二部图，最后对共享的二部图施加拉普拉斯秩约束，将其划分为C个簇，实现图像样本的聚类，进而用于解决多视图的图像识别和检测问题。