一种基于子空间联合稀疏低秩结构学习的图像分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201810139171.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108460412B | 公开（公告）日 | 2018-08-28 |
| 申请公布号 | CN108460412B | 申请公布日 | 2018-08-28 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 马瑞敏;苏志彬 | 申请（专利权）人 | 北京盛安同力科技开发有限公司 |
| 代理机构 | 中国航天科技专利中心 | 代理人 | 北京盛安同力科技开发有限公司 |
| 地址 | 100086北京市海淀区双榆树知春路82号19楼1001-1020室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于子空间联合稀疏低秩结构学习的图像分类方法，属于图像区分和识别技术领域。本发明的主要创新之处在于对同类数据对应的低秩表示系数添加行一致性稀疏约束，从而达到类内一致、类间稀疏的目的，增强聚类的性能。在本发明的基础上，还可通过添加不同的约束，使之适用于图像分割、高光谱波段选择等相关图像处理领域。 |
