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发明公开
一种基于稀疏非负矩阵的图像特征提取方法审中-实审

公开(公告)号：CN118247590A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410463592.4

申请日：2024-04-17

申请人： 西安交通大学

发明人： 沈超 , 李永峰 , 刘晓明 , 刘辰 , 柳胜超 , 李丞正旭

IPC分类号： G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏非负矩阵的图像特征提取方法，将图像数据集中的图像进行向量化、归一化处理，按列组成由图片像素值大小决定的非负矩阵，将非负矩阵分解成基图像矩阵W和系数矩阵H，利用最小化l0范数或矩阵稀疏度作为约束条件，在矩阵分解模型中引入稀疏项，获得稀疏非负矩阵分解模型，并将其作为目标函数，通过将梯度引入双层连续时间优化模型并考虑到问题的双凸特性，固定一个变量的同时优化另一个变量，找到的最优解作为最优系数矩阵H，即提取得到的最优图像特征。本发明能够显著减少存储空间的需求，减少所需的计算时间，大幅提高数据处理的速度，并使得数据分析和解释更加直观，提高模型的可解释性，从而有助于图像识别。