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公开(公告)号：CN119888292A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510377988.1
申请日：2025-03-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本发明涉及一种基于形变图像相似性学习的聚类方法，S1.输入未对齐的图像数据矩阵#imgabs0#；S2.初始化谱特征矩阵#imgabs1#和旋转变换向量#imgabs2#，利用未对齐的图像数据矩阵，初始化关联矩阵#imgabs3#；S3.设置迭代次数t，利用初始化关联矩阵、谱特征矩阵和旋转变换向量，采用交替优化策略，依次迭代初始化后的关联矩阵、谱特征矩阵和旋转变换向量，直到迭代次数结束，获得优化后的谱特征矩阵；S4.离散化优化后的谱特征矩阵，得到最终的聚类结果。本发明通过设计一种高效形变图像聚类方法，实现对未对齐图像的精准聚类，可用于对形变图像的聚类研究。
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