公开(公告)号：CN118154917A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410360989.0

申请日：2024-03-27

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李骜 ,  李玉琪 ,  许浩越 ,  邵春锐

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明的实施方式提供了一种基于不完整异质多特征扩散补全的图像聚类方法，属于图像聚类技术领域。本发明利用样本特征的相似图扩散过程来结合异质特征之间的互补信息，以此实现对缺失多特征数据的样本补全；为了使得各特征形式补全后的相似图具有更好的聚类结构，通过图对比正则项促进相同类簇靠近、不同类簇远离；对不同特征形式补全的相似图进行加权融合得到一致相似图，并对其拉普拉斯矩阵施加秩约束获得聚类结果；开发一种联合嵌入框架，将特征相似图扩散补全模型、图对比模型、相似图融合聚类模型放入该框架中，促进本发明的自适应性和鲁棒性；此外，设计了一种有效的数值函数求解方法来获取在目标函数中耦合变量的最优解；与现有的多特征聚类方法相比，本发明具有更高的精确度，更稳定的性能表现。