隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yuchenyk

【摘要】

：

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示

【作者】

：

张茁涵曹容玮李晨程士卿

【机构】

：

西安交通大学软件学院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

子空间聚类低秩约束稀疏约束隐式表示 Subspace ClusteringLow-Rank ConstraintSparse ConstraintLate

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(No.61573273),轨道交通工程信息化国家重点实验室(中铁一院)开放课题(No.SKLK19-01)资助

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.

其他文献

高光谱图像分类的融合分层深度网络联合稀疏表示算法

在高光谱图像分类领域中每个像素的局部邻域一旦包含来自不同类别的样本,联合稀疏表示将受邻域内字典原子与测试样本之间同谱异类的影响,严重降低分类性能.根据高光谱图像的特点,文中提出融合分层深度网络的联合稀疏表示算法.在光谱和空间特征学习之间交替提取判别性光谱信息和空间信息,构建兼具空谱特征的学习字典,用于联合稀疏表示.在分类过程中将学习字典与测试样本间的相关系数与分类误差融合并决策.在两个高光谱遥感数

期刊

高光谱遥感图像联合稀疏表示分层深度网络相关系数Hyperspectral ImageJoint Sparse RepresentationHierarc

汇泰龙亮相上海厨卫展创新宜居卫浴空间

2013年5月28日-31日，上海国际厨卫展在万众期待中，盛大开幕，此次展会群星荟萃，国内众多知名厨卫品牌云集于此，为家居建材行业搭建了一个高效的交流、合作平台，给企业提供了一个展示

期刊

卫浴空间厨卫上海创新宜居卫浴品牌产品研发技术开发

纸浆泵的水力设计与结构间隙性能研究

目前关于纸浆泵的研究,大部分集中在半开式叶轮纸浆泵。而关于叶轮与盖板间隙的研究,目前均为半开式叶轮与前盖板间隙的研究,而未有全开式叶轮与后盖板间隙,空化性能的研究,

学位

纸浆泵水力设计结构间隙模拟优化

隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

其他学术论文