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面向驾驶员注视区域划分的DBSCAN-MMC方法 被引量：5
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作者 孙文财 杨志发 +3 位作者 李世武 徐艺 郭梦竹 魏学新 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1455-1461,共7页
针对典型密度聚类(DBSCAN)受参数影响较大和数学形态学聚类(MMC)需大量人工干预的问题,将DBSCAN与改进的MMC相结合,提出面向驾驶员注视点离散、注视集中区域不规则特点的DBSCAN-MMC聚类方法.实例验证结果表明,该方法充分利用DBSCAN和MM... 针对典型密度聚类(DBSCAN)受参数影响较大和数学形态学聚类(MMC)需大量人工干预的问题,将DBSCAN与改进的MMC相结合,提出面向驾驶员注视点离散、注视集中区域不规则特点的DBSCAN-MMC聚类方法.实例验证结果表明,该方法充分利用DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补2种聚类方法的缺陷.通过比较证明DBSCAN-MMC在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规K-means聚类方法和DBSCAN聚类方法,提高驾驶员注视区域划分质量. 展开更多
关键词 交通工程 聚类 DBSCAN MMC 注视区域划分 边界生硬
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