发明专利已授权

一种低秩稀疏空间子空间聚类方法

📄 申请号：CN202010347890.9 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2020-04-28

公开号

CN111553416B

公开日

2024-05-28

申请人

江苏理工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V20_40 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法机器学习数据聚类

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 数据挖掘, 模式识别, 视频分析

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摘要

传统子空间聚类问题并没有考虑序列数据的特性，即相邻帧序列样本具有一定的相似性，针对这一问题，本发明提出了一种新的低秩稀疏空间子空间聚类方法(Low Rank and Sparse Spatial Subspace Clustering for Sequential Data，LRS3C)。该算法寻找序列数据矩阵的稀疏低秩表示，并针对序列数据特性在目标函数中引入一个惩罚项。在人工数据集、视频序列数据集和人脸图像数据集上的仿真实验表明，本发明提出的方法LRS3C具有较好的性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种多功能卫浴

当前第 / 件

一种伺服电机的综合性能测试平台及测试方法

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