一种不完整多视角对比聚类方法及装置

本发明公开了一种不完整多视角对比聚类方法及装置，属于多媒体技术领域。其中方法包括：多视角数据特征提取，建立重构损失函数；构建特征融合模型，获取跨视角的一致性表示；构建特征预测模型，通过所述多视角特征，预测所述一致性表示，建立预测损失函数；构建线性投影模型，建立低维特征空间和聚类空间学习的对比损失函数；基于所述重构损失函数、预测损失函数和对比损失函数建立不完整多视角聚类的目标函数，训练模型；基于所述特征预测模型，推断不完整多视角数据跨视角的一致性表示，获取聚类标签，确定聚类结果。本方法提供的一致性信息恢复策略，基于单一视角特征对跨视角的一致性表示进行推断，进而实现了视角缺失情形下的多视角聚类。