基于低维核域差异测度的多视角人脸数据聚类方法

本发明涉及图像处理中的数据分析技术领域。提供一种基于低维核域差异测度的多视角人脸数据聚类方法，方法包括：对多视角中各视角人脸特征数据进行降噪去冗余处理，生成降维后的低噪声低冗余特征矩阵；基于低维特征矩阵，进行特征间的相似性度量范式重构与优化处理，生成优化后的距离度量矩阵；根据优化后的距离度量矩阵，进行样本相似性学习，生成初始相似性矩阵；对各视角的初始相似性矩阵进行加权融合，形成一致性相似矩阵，最后利用一致性相似矩阵进行谱聚类生成聚类结果，从而提升计算效率与聚类精度的平衡性，增强高冗余数据适应能力，与其他方法相比，本发明的准确率更高。