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一种图像数据库聚类与归类方法研究

来源期刊:控制与决策2008年第6期

论文作者:谢从华 沈钧毅 宋余庆 常晋义

文章页码:701 - 704

关键词:图像库聚类;图像库归类;奇异值分解;密度估计;爬山算法;

摘    要:为克服目前图像库浏览系统存在的效率低和交互性差等缺点,提出一种新的图像库聚类与归类方法.采用随机抽取图像特征矩阵的列和网格划分矩阵的行,求图库特征的近似最优稀疏矩阵.对此矩阵进行奇异值分解,以实现高维图像特征库降维;然后采用密度估计技术和爬山策略,定义和提取图像数据库的聚类以及归类.实验表明,该方法比其他方法交互性好、速度快,具有对噪声数据不敏感等优点.

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一种图像数据库聚类与归类方法研究

谢从华1,沈钧毅2,宋余庆3,常晋义1

1. 常熟理工学院计算机科学与工程系2. 西安交通大学电子与信息工程学院3. 江苏大学计算机科学与通信工程学院

摘 要:为克服目前图像库浏览系统存在的效率低和交互性差等缺点,提出一种新的图像库聚类与归类方法.采用随机抽取图像特征矩阵的列和网格划分矩阵的行,求图库特征的近似最优稀疏矩阵.对此矩阵进行奇异值分解,以实现高维图像特征库降维;然后采用密度估计技术和爬山策略,定义和提取图像数据库的聚类以及归类.实验表明,该方法比其他方法交互性好、速度快,具有对噪声数据不敏感等优点.

关键词:图像库聚类;图像库归类;奇异值分解;密度估计;爬山算法;

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