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一种基于特征选择与光滑表示聚类的视频动态目标提取方法，包括如下步骤：(1)对视频数据进行预处理，编码成视频序列矩阵Y；(2)以视频序列矩阵Y为输入，建立FSSR聚类模型；(3)使用增广拉格朗日函数和交替方向乘子法对聚类模型进行优化，获得最优系数矩阵Z*；(4)使用公式(|Z*|+|Z*T|)/2，计算关联矩阵S；(5)使用规范化分割算法对关联矩阵S进行分割，根据聚类结果获取动态目标图像。本发明具有运行效率高、数据适应性强、准确度高、运动一致性强等的优点，非常适合高维特征视频数据的目标提取。

📄 2017110301136 📂 G06T7_246 👤 浙江工业大学 📅 2017-10-30

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一种基于特征选择与光滑表示聚类的视频动态目标提取方法

2017110301136 · 浙江工业大学

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固态锂电池电解质专利包

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CRISPR基因编辑技术

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SiC功率器件工艺专利

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钙钛矿光伏组件技术

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