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图像特征聚类优先级判定方法
1
作者
王佳欣
彭天强
高毫林
《河南工程学院学报(自然科学版)》
2015年第1期70-76,共7页
由于图像多种特征的表述能力不同,所以它们在不同图像集上的聚类效果也不同.为确定在特定图像集上图像特征的聚类优先级,分析了3种全局特征颜色、纹理和形状的区分力,通过图像距离曲线说明了其区分力的不同,并通过检索结果验证了不同的...
由于图像多种特征的表述能力不同,所以它们在不同图像集上的聚类效果也不同.为确定在特定图像集上图像特征的聚类优先级,分析了3种全局特征颜色、纹理和形状的区分力,通过图像距离曲线说明了其区分力的不同,并通过检索结果验证了不同的区分力可导致检索结果的不同,进一步提出了由类紧致性和类分离性组成的判别指标——简化全局聚类质量.实验证明,区分性强的特征判别指标最好,该指标可用于确定图像聚类的优先级,从而决定聚类时选取图像特征的种类和图像特征选用的顺序.
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关键词
图像
聚
类
聚类优先级
简化全局
聚
类
质量
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职称材料
题名
图像特征聚类优先级判定方法
1
作者
王佳欣
彭天强
高毫林
机构
河南工程学院计算机学院
解放军信息工程大学信息系统工程学院
出处
《河南工程学院学报(自然科学版)》
2015年第1期70-76,共7页
基金
国家自然科学基金(61301232)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A520066)
文摘
由于图像多种特征的表述能力不同,所以它们在不同图像集上的聚类效果也不同.为确定在特定图像集上图像特征的聚类优先级,分析了3种全局特征颜色、纹理和形状的区分力,通过图像距离曲线说明了其区分力的不同,并通过检索结果验证了不同的区分力可导致检索结果的不同,进一步提出了由类紧致性和类分离性组成的判别指标——简化全局聚类质量.实验证明,区分性强的特征判别指标最好,该指标可用于确定图像聚类的优先级,从而决定聚类时选取图像特征的种类和图像特征选用的顺序.
关键词
图像
聚
类
聚类优先级
简化全局
聚
类
质量
Keywords
image cluster
cluster priority level
simplified overall cluster quality
分类号
TN391.4 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图像特征聚类优先级判定方法
王佳欣
彭天强
高毫林
《河南工程学院学报(自然科学版)》
2015
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