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龙图腾网获悉安徽师范大学申请的专利基于多样性图融合的多视图子空间聚类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117235562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311207074.8，技术领域涉及：G06F18/2323；该发明授权基于多样性图融合的多视图子空间聚类方法是由赵悦;胡良臣;吴晗;阮芷萱;杨影;接标;罗永龙设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多样性图融合的多视图子空间聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多样性图融合的多视图子空间聚类方法，所述方法包括：步骤1：获取多视图数据并进行预处理；步骤2：通过添加多视图的一致性和多样性的正则化项，引入自表达学习来挖掘多视图数据的内在结构，并且对一致性表达矩阵引入低秩和稀疏约束，从而获得高可靠和高鲁棒性的相似度矩阵；步骤3：采用诱导自加权的方式将经过步骤2得到的视图相似度矩阵进行融合形成最终一致的相似度矩阵，作为谱聚类算法的输入并且输出聚类的结果。该方法能够提高聚类性能，获得最佳的聚类效果。

本发明授权基于多样性图融合的多视图子空间聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多样性图融合的多视图子空间聚类方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取多视图数据并进行预处理； 步骤2：通过添加多视图的一致性和多样性的正则化项，引入自表达学习来挖掘多视图数据的内在结构，并且对一致性表达矩阵引入低秩和稀疏约束，从而获得高可靠和高鲁棒性的相似度矩阵； 步骤3：采用诱导自加权的方式将经过步骤2得到的视图相似度矩阵进行融合形成最终一致的相似度矩阵，作为谱聚类算法的输入并且输出聚类的结果； 步骤1中获取多视图数据包括由英国剑桥大学ATT实验室创建，涵盖了40类，源于不同的40个人的400张图像，每人对应十张不相同的图像；每一张照片的拍摄光线、时间以及人物面部表情、面部细节均不相同；实验中主要采用intensity、LBP以及Gabor三种类型特征构造一个三视图数据集； 步骤2中获得的多视图数据中的每个视图数据所对应的相似度矩阵： 其中，和分别是一致性矩阵的低秩约束和稀疏约束的参数；和为平衡参数；目标函数中第三项是采用了以位置为核心的多样性计算方法的多样性正则项，第四项为引入的一致性正则项，通过一致性指示矩阵来进行约束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽师范大学，其通讯地址为：241002 安徽省芜湖市九华南路189号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。