(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210248204.1
(22)申请日 2022.03.14
(71)申请人 中山大学
地址 510275 广东省广州市海珠区新港西
路135号
(72)发明人 衡益 景皓 杨青青
(74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有
限公司 4 4367
专利代理师 高冰
(51)Int.Cl.
G06V 20/40(2022.01)
G06V 10/762(2022.01)
G06V 10/77(2022.01)
G06V 10/82(2022.01)
G06K 9/62(2022.01)G06N 3/08(2006.01)
(54)发明名称
一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法
及系统
(57)摘要
本发明公开了一种基于弹性网络子空间的
视频聚类方法及系统, 该方法包括: 对视频数据
进行采样和增强处理, 得到预处理视频; 对预处
理视频进行特征提取, 得到视频时空特征; 基于
滑动窗口对视频时空特征进行过滤, 得到过滤后
特征; 基于弹性网络子空间模型, 根据过滤后特
征获取亲和矩阵; 基于谱聚类方法, 根据亲和矩
阵得到视频数据的聚类结果。 该系统包括: 预处
理模块、 提取模块、 过滤模块、 获取模块和聚类模
块。 通过使用本发明, 能够实现视频数据无监督
聚类。 本发 明作为一种基于弹性网络子空间的视
频聚类方法及系统, 可广泛应用于视频数据处理
领域。
权利要求书2页 说明书6页 附图3页
CN 114627414 A
2022.06.14
CN 114627414 A
1.一种基于弹性网络 子空间的视频聚类方法, 其特 征在于, 包括以下步骤:
对视频数据进行采样和 增强处理, 得到预处 理视频;
对预处理视频进行 特征提取, 得到 视频时空特 征;
基于滑动窗口对视频时空特 征进行过滤, 得到过 滤后特征;
基于弹性网络 子空间模型, 根据过 滤后特征获取亲和矩阵;
基于谱聚类方法, 根据亲和矩阵得到 视频数据的聚类结果。
2.根据权利要求1所述一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法, 其特征在于, 所述对
视频数据进行采样和 增强处理, 得到预处 理视频这 一步骤, 其具体包括:
基于均分随机采样方式, 对视频 数据进行采样处 理, 得到关键帧数据;
对关键帧数据进行图像增强处 理, 得到预处 理视频。
3.根据权利要求2所述一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法, 其特征在于, 所述对
预处理视频进行 特征提取, 得到 视频时空特 征这一步骤, 其具体包括:
基于三维残差自动 编码机对预处 理视频进行视频 特征降维, 得到降维特 征;
引入压缩激发注意力网络, 对降维特 征进行特征增强, 得到 视频时空特 征。
4.根据权利要求3所述一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法, 其特征在于, 所述基
于滑动窗口对视频时空特 征进行过滤, 得到过 滤后特征这一步骤, 其具体包括:
设定滑动步长并计算滑动窗口内视频时空特 征的特征距离;
结合预设阈值, 对视频时空特 征进行筛 选并拼接, 得到拼接后的特 征;
对拼接后的特 征进行归一 化处理, 得到过 滤后特征。
5.根据权利要求4所述一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法, 其特征在于, 所述基
于弹性网络 子空间模型, 根据过 滤后特征获取亲和矩阵这 一步骤, 其具体包括:
将过滤后特征输入至弹性网络 子空间模型, 输出 数据自表征矩阵;
对数据自表征矩阵进行迭代计算, 得到样本亲和矩阵。
6.根据权利要求5所述一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法, 其特征在于, 所述弹
性网络子空间模型的损失函数 形式为:
上式中, LENSC表示弹性网络子空间模型的损失函数, θ表示模型参数, C=[c1,...,cN], N
表示视频样 本总数, r( ·)表示弹性网络子空间模 型, h(·)表示误差项, C表 示自表征矩阵,
E表示误差矩阵。
7.根据权利要求6所述一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法, 其特征在于, 所述样
本亲和矩阵的计算公式表示如下:
上式中, C表示自表征矩阵, A 表示亲和矩阵, T表示矩阵转置 。
8.一种基于弹性网络 子空间的视频聚类系统, 其特 征在于, 包括:
预处理模块, 用于对视频 数据进行采样和 增强处理, 得到预处 理视频;
提取模块, 用于对预处 理视频进行 特征提取, 得到 视频时空特 征;
过滤模块, 基于滑动窗口对视频时空特 征进行过滤, 得到过 滤后特征;权 利 要 求 书 1/2 页
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CN 114627414 A
2获取模块, 基于弹性网络 子空间模型, 根据过 滤后特征获取亲和矩阵;
聚类模块, 基于谱聚类方法, 根据亲和矩阵得到 视频数据的聚类结果。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 一种基于弹性网络子空间的视频聚类方法及系统
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