基于块对角表示和视图一致性的多视图子空间聚类方法

摘要

本发明涉及计算机视觉应用领域，提出一种能够提高多视图数据集聚类精度的基于块对角表示和视图一致性的多视图子空间聚类方法，包括以下步骤：根据输入的多视图数据集构建多视图数据矩阵；根据多视图数据矩阵构建共享一致性表示矩阵，得到目标函数；对目标函数进行变换并得到其增广拉格朗日方程；通过增广拉格朗日方程得到其变量的更新表达式；对变量进行初始化，设定迭代条件或迭代次数，根据更新表达式对变量进行迭代更新，将满足迭代条件或迭代次数的共享一致性表示矩阵作为最优的共享一致性表示矩阵输出；通过最优的共享一致性表示矩阵构建超图，然后利用基于超图的谱聚类方法对多视图数据集进行聚类，得到多视图数据集的聚类结果。