現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)往往具有維度高,結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特性,這給數(shù)據(jù)的處理帶來(lái)了一定的困難。但是高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)并不是無(wú)跡可尋的,事實(shí)上,高維數(shù)據(jù)通常位于多個(gè)低維子空間的并上。因此,以譜聚類為基礎(chǔ),可以利用子空間的表示來(lái)對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。此外,計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的許多問(wèn)題都涉及到由多個(gè)不同特征表示的數(shù)據(jù)集,這里,不同的特征代表了關(guān)于數(shù)據(jù)集的不同信息,例如,圖像和視頻可以用顏色、紋理和邊緣等不同種類的特征來(lái)描述。因此,多視角子空間聚類應(yīng)運(yùn)而生。由于不同的視角通常是從不同的領(lǐng)域采用不同的特征提取器收集的,因此可能包含與其他視角互補(bǔ)的信息。所以,多視角聚類的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題在于如何較好的利用多個(gè)視角的信息。在本文中,主要做了以下兩個(gè)工作。首先,利用集成學(xué)習(xí)中投票法的思想,對(duì)多視角數(shù)據(jù)的自表示采用集成學(xué)習(xí)中常用的投票法來(lái)得到一個(gè)統(tǒng)一的自表示矩陣,提出一個(gè)利用多視角互補(bǔ)信息的₁l-范數(shù)正則化表示模型,并將譜聚類和自表示結(jié)合到一個(gè)統(tǒng)一的框架中,得到₁l-范數(shù)正則化多視角子空間聚類模型。其次,傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)空間距離的相似度是一種局部相似度,而自表示系數(shù)是全局相似度,考慮用局部相似度... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

多視角數(shù)據(jù)的圖示

(b) Yale數(shù)據(jù)庫(kù)(c) ORL數(shù)據(jù)庫(kù)圖3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的部分樣本表3.1 所用數(shù)據(jù)集視角大小描述數(shù)據(jù)庫(kù) 視角 維度 樣本個(gè)數(shù) 類別數(shù)Extended Yale-BIntensity 2500LBP 3304640 10Gabor 6

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)構(gòu)化稀疏低秩子空間聚類[J]. 張紅,王衛(wèi)衛(wèi),孔勝江.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(24)
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本文編號(hào)：3613806