计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
Computer Applications and Software
2015年
7期
319-322
,共4页
图像聚类%视觉词袋%投票方法%union-find算法
圖像聚類%視覺詞袋%投票方法%union-find算法
도상취류%시각사대%투표방법%union-find산법
Image clustering%Bag of visual words%Voting approach%Union-find algorithm
传统的图像聚类方法存在对初始数据敏感且计算复杂度高的问题,且图像全局特征难以有效地表达图像内容.针对这些问题,提出一种基于Union-Find的图像聚类方法.首先,该方法采用视觉词袋模型BoVWM(Bag of Visual Words Model)来描述图像内容并且利用投票方法来计算每对图像的相似度得分;然后,对于相似度得分大干给定阈值的图像对进行union和find两个操作并将相连的分量形成聚类结果.实验结果表明,该方法较之于传统方法能较好地改善图像聚类效果,且不需要初始聚类数目作为先验参数.
傳統的圖像聚類方法存在對初始數據敏感且計算複雜度高的問題,且圖像全跼特徵難以有效地錶達圖像內容.針對這些問題,提齣一種基于Union-Find的圖像聚類方法.首先,該方法採用視覺詞袋模型BoVWM(Bag of Visual Words Model)來描述圖像內容併且利用投票方法來計算每對圖像的相似度得分;然後,對于相似度得分大榦給定閾值的圖像對進行union和find兩箇操作併將相連的分量形成聚類結果.實驗結果錶明,該方法較之于傳統方法能較好地改善圖像聚類效果,且不需要初始聚類數目作為先驗參數.
전통적도상취류방법존재대초시수거민감차계산복잡도고적문제,차도상전국특정난이유효지표체도상내용.침대저사문제,제출일충기우Union-Find적도상취류방법.수선,해방법채용시각사대모형BoVWM(Bag of Visual Words Model)래묘술도상내용병차이용투표방법래계산매대도상적상사도득분;연후,대우상사도득분대간급정역치적도상대진행union화find량개조작병장상련적분량형성취류결과.실험결과표명,해방법교지우전통방법능교호지개선도상취류효과,차불수요초시취류수목작위선험삼수.
