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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明公开了一种基于信息解纠缠的协同非正交图像语义通信方法及系统，该方法包括下述步骤：获取目标的两视图图像，将随机高斯矩阵与图像像素矩阵相连接，得到图像拼接矩阵；构建并训练两视图分布式协作联合信源信道编码模型；基于训练后两视图分布式协作联合信源信道编码模型完成图像恢复、分类和聚类任务；图像拼接矩阵经联合信源信道编码器映射为语义信息，将私有信息和公共信息拼接得到编码信息，编码信息通过空中聚合得到空中聚合信息，联合信源信道解码器恢复得到两视图图像；将公共信息作为输入，基于KNN算法进行图像分类，基于k‑means聚类算法获得图像聚类结果。本发明能实现协同传输，提高频谱利用效率，减少传输信息的冗余。
主权项：1.一种基于信息解纠缠的协同非正交图像语义通信方法，其特征在于，包括下述步骤：获取目标的两视图图像，将随机高斯矩阵与图像像素矩阵相连接，得到图像拼接矩阵；构建两视图分布式协作联合信源信道编码模型，包括联合信源信道编码器，解纠缠模块和联合信源信道解码器，所述解纠缠模块包括私有编码器和公共编码器；基于课程学习构建训练方法，对两视图分布式协作联合信源信道编码模型进行训练，基于训练后的两视图分布式协作联合信源信道编码模型完成图像恢复、分类和聚类任务；图像拼接矩阵经联合信源信道编码器映射为语义信息，语义信息经私有编码器、公共编码器得到私有信息和公共信息，将私有信息和公共信息拼接得到编码信息，编码信息通过空中聚合得到空中聚合信息，空中聚合信息通过联合信源信道解码器恢复得到两视图图像；将公共信息作为输入，基于KNN算法对图像数据进行分类；将公共信息作为输入，基于k-means聚类算法获得图像数据的聚类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于信息解纠缠的协同非正交图像语义通信方法及系统
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