图像聚类 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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本申请实施例提供一种图像聚类方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：确定待聚类图像集合中待聚类图像之间的相似度；基于所述相似度，确定所述待聚类图像集合的聚类拓扑图；在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合；在所述第一目标边集合中边的数量大于预设数量阈值的情况下，在所述第一目标边集合中选择所述预设数量阈值的边作为第二目标边集合；基于所述第二目标边集合，对所述待聚类图像集合进行聚类，得到第一聚类结果。

📄 2022109685850 📂 G06V10_762 👤 上海商汤智能科技有限公司 📅 2022-08-12

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图像聚类方法、装置、设备及存储介质

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本申请公开了一种图像聚类方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取多个待处理图像的特征信息，并以每个待处理图像的特征信息作为一个节点；通过将每个节点与其多个近邻点进行连接，获得连接节点的多个边；获取所述节点与所述多个近邻点属于同一类别的置信度；根据所连接的两个节点属于同一类别的概率确定所述节点与每个近邻点之间的边的连接度；根据各个节点的置信度和各个边的连接度，对与所述多个待处理图像一一对应的多个节点进行聚类，得到多个待处理图像的聚类结果。

📄 2020101314904 📂 G06K9_62 👤 北京市商汤科技开发有限公司 📅 2020-02-28

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一种基于局部和全局锚图集成的非完备多视角场景图像数据聚类方法

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一种基于局部和全局锚图集成的非完备多视角场景图像数据聚类方法，属于多媒体信息处理中的场景图像数据聚类处理领域，首先对每个视角的数据随机采样，得到锚集和非锚集，然后用稀疏子空间模型求解边权矩阵，构建基础局部非完备锚图。接着对多个基础局部非完备锚图进行加权平均融合，得到每个视角的局部非完备锚图，再根据样本缺失指示矩阵对其进行加权平均融合得到基础全局完备锚图。最后，对基础全局完备锚图进行加权平均得到基础全局完备锚图，用奇异值分解和K均值聚类进行聚类分析，得到最终聚类结果。与其他方法相比，本发明的精确度更高，性能更加稳健。

📄 2023112807947 📂 G06V10_762 👤 成都明岳信息科技有限公司 📅 2023-09-29

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封顶概念分解方法及图像聚类方法

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本发明提供了一种封顶概念分解方法及图像聚类方法，其中，该封顶概念分解方法中包括：S10获取待分解的非负矩阵X＝[x1,x2,...,xN]∈Rd*n，其中，d为特征值的维度数，n为非负矩阵中数据点的个数；S20根据所述非负矩阵构建目标函数J(F,G)：s.t.F≥0,G≥0,GTG＝I其中，θ＞0；S30根据所述目标函数J(F,G)，使用迭代加权的方法，输出权矩阵W和特征矩阵G，完成对非负矩阵X的概念分解。出权矩阵W和特征矩阵G，完成对非负矩阵X的概念分解。解决了现有的封顶概念分解方法中存在的噪声和离群值问题，同时对于某些存在极端异常值的数据的现实问题。

📄 2017112574316 📂 G06K9_62 👤 江苏理工学院 📅 2017-12-04

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