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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种多视角不完整图像的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：CN116524222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310592967.2，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种多视角不完整图像的子空间聚类方法是由朱跃生;詹家鳍语;翁振宇设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视角不完整图像的子空间聚类方法在说明书摘要公布了：本发明提供的多视角不完整图像的子空间聚类方法，包括以下步骤：准备形式为三维张量的数据，将多个三维张量统一大小，并以相同方式进行切片以产生多个视角的数据，其中一个视角的数据由完整部分和不完整部分组成；获取各个视角的自表达矩阵；融合各个视角的自表达矩阵，得到总的自表达矩阵；填补不完整部分；使各视角的自表达矩阵具有低秩的特性并逼近块对角结构。本方法可以有效地恢复多视角不完整三维张量图像样本的缺失特征和不完整多视图数据的子空间结构，最终可实现对视角不完整图像数据集的无监督的有效聚类。

本发明授权一种多视角不完整图像的子空间聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种多视角不完整图像的子空间聚类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S10，准备形式为三维张量的数据，将多个三维张量统一大小，并以相同方式进行切片以产生多个视角的数据，其中一个视角的数据由完整部分和不完整部分组成； 步骤S20，获取各个视角的自表达矩阵 步骤S30，融合所述各个视角的自表达矩阵，得到总的自表达矩阵； 步骤S40，填补所述不完整部分； 步骤S50，使各视角的自表达矩阵具有低秩的特性并逼近块对角结构， 在步骤S10中，所述切片产生的多个视角包括第一视角、第二视角和第三视角，提取每个所述切片的D个特征，得到数据其中dv和nv分别为各视角的特征数和样本量， 第v个视角v＝1,2,3的数据表示为其中和均为置换矩阵，矩阵仅含0元素和1元素，1元素在和中分别为完整样本索引和不完整样本索引， 在步骤S20中，所述获取各视角的自表达矩阵的计算式为： 在目标函数中，Ev＝Xv-XvZv，Zv为各视角的自表达矩阵，Ev为各视角的自表达与真实数据的差距，||·||F为矩阵的F-范数，||·||*为张量的核范数，λ1为平衡系数， 在步骤S30中，所述总的自表达矩阵的计算式为： 其中，是融合了各视角的自表达矩阵而得到总的自表达矩阵，初始化并在迭代中通过进行更新。

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