基于小波变换和粒子群改进的FCM图像分割方法

模糊C均值聚类(FCM)算法是常用的图像分割算法之一,具有无监督、计算简便、软分割等优点。但是,对于含噪声的图像,会受到较为明显的干扰,且对初始值敏感,易陷入局部极小值。针对以上问题,提出一种新的FCM算法。首先,应用小波变换将图像三重分解得到不同尺度的高频和低频系数,应用各向异性滤波对分解后的高频系数进行去噪;然后,将处理好的系数利用小波重构得到处理完成的图像;最后,利用粒子群算法更新FCM的聚类中心,以得到全局最优值。实验结果表明该算法较好地抑制了噪声的影响,具有较好的鲁棒性。

改进的二维主成分分析的人脸识别新算法

传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取。为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法。该算法先将人脸图像进行倾斜角度自矫正,同时提取图片的低频信息,再利用改进的感知哈希技术得到图像的"指纹",然后将自矫正后的人脸图片进行多角度旋转,并分别提取特征,得到多角度旋转后的图像特征信息。

基于数据挖掘的用户行为特征分析算法研究

从用户行为特性的研究现状出发,在研究各种数据挖掘算法的基础上,以分析用户行为特征为目的,采用所编写的网络爬虫软件来获取某网络论坛上的实时数据,并利用K-Means聚类算法对所获取的用户数据进行聚类分析,由此完成对用户行为特性的分析.