一种采用局部运动特征相似性引导的子空间聚类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201410814806.4
IPC分类号：G06K9/62;G06F17/30
申请日期：
2014-12-24
申请人：
西安理工大学

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著录项信息

专利名称	一种采用局部运动特征相似性引导的子空间聚类方法
申请号	CN201410814806.4	申请日期	2014-12-24
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-04-15	公开/公告号	CN104517123A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	西安理工大学	申请人地址	陕西省西安市金花南路5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安理工大学	当前权利人	西安理工大学
发明人	陈万军;张二虎
代理机构	西安弘理专利事务所	代理人	李娜

摘要

本发明公开了一种采用局部运动特征相似性引导的子空间聚类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、读入特征点数据，计算特征点之间的相似性并构造相似性矩阵W；步骤2、计算步骤1中得到的相似性矩阵的Laplacian矩阵L；步骤3、计算特征点的编码系数矩阵C；步骤4、对步骤3得到的编码系数矩阵C进行谱聚类分割，获得每个特征点的类别标号。本发明采用局部特征相似性引导的子空间聚类方法可用于图像处理、计算机视觉和运动分割问题中，克服了现有基于编码系数的子空间聚类方法在编码相似的特征数据时容易导致编码系数差异巨大而破坏亲和度矩阵的连通性问题，从而有效地提高了子空间聚类结果的精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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