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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种不完整多视角对比聚类方法及装置，属于多媒体技术领域。其中方法包括：多视角数据特征提取，建立重构损失函数；构建特征融合模型，获取跨视角的一致性表示；构建特征预测模型，通过所述多视角特征，预测所述一致性表示，建立预测损失函数；构建线性投影模型，建立低维特征空间和聚类空间学习的对比损失函数；基于所述重构损失函数、预测损失函数和对比损失函数建立不完整多视角聚类的目标函数，训练模型；基于所述特征预测模型，推断不完整多视角数据跨视角的一致性表示，获取聚类标签，确定聚类结果。本方法提供的一致性信息恢复策略，基于单一视角特征对跨视角的一致性表示进行推断，进而实现了视角缺失情形下的多视角聚类。
主权项：1.一种不完整多视角对比聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：对多视角数据集进行特征提取，获取多视角特征，建立第一特征子空间学习的重构损失函数；构建特征融合模型，基于所述多视角特征和所述特征融合模型，获取多视角数据样本跨视角的一致性表示；构建特征预测模型，基于所述多视角特征和所述特征预测模型，对多视角数据样本跨视角的一致性表示进行预测，建立第一特征子空间学习的预测损失函数；构建线性投影模型，基于所述线性投影模型、所述多视角特征和所述一致性表示，获取多视角低维特征和跨视角的低维一致性表示，以及多视角聚类分配和跨视角的一致性聚类分配，建立对比损失函数；基于所述重构损失函数、所述预测损失函数和所述对比损失函数建立不完整多视角聚类的目标函数，基于所述目标函数和不完整多视角数据中的完整部分数据训练模型；基于所述特征预测模型，推断不完整多视角数据跨视角的一致性表示，基于不完整多视角数据跨视角的一致性表示和聚类空间线性投影模型，获取聚类标签，确定聚类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种不完整多视角对比聚类方法及装置
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