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摘 要:本发明提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀疏矩阵分解联合优化模型,并应用于显著性目标检测。算法不仅利用低秩矩阵双因子分解和交替方向法(ADM)来降低时间开销,而且引入分层稀疏正则化刻画稀疏矩阵中元素之间的空间关系。此外,所提算法能够无缝集成高层先验知识指导矩阵分解过程。实验结果表明,提出模型和算法的检测性能优于当前主流无监督显著性目标检测算法,且具有较低的时间复杂度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910771452.2 | 专利名称: | 一种基于低秩矩阵二元分解的快速显著性目标检测算法 |
申请日: | 2019-08-20 | 申请/专利权人 | 江苏建筑职业技术学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省徐州市泉山区学苑路26号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/26搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2023-12-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110490206B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |