基于K中心算法分层视觉词典树构造方法

视觉词典树是通过视觉词袋(Bag of Visual Words,Bo VW)模型将一组图像形成单词表征场景。它主要通过聚类算法构造视觉词典树,为了改进K-Means在寻找聚类中心的过程中受到噪声异常维度的干扰,基于K中心算法提出了一种分层视觉词典树构造方法。该方法提出了从每次迭代后的聚类特征点中随机地选取新的中心点,可避免因噪声异常维度使计算中心点位置时有较大误差,从而可提高聚类质量,使类簇更加紧凑。在图像的分类实验中,分别使用K-Means和K中心算法对构建的视觉词典树进行性能评价,实验结果证明通过K中心算法构造的分层视觉词典树可有效提高图像分类准确率。     

基于视觉感知的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知的模糊C均值聚类算法.首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征.其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异.所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰.实验结果表明,本文算法克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,实现了具有复杂背景图像的精确分割.     

视觉与标签信息的Deep Web查询页面内容提取

提出了一种结合页面视觉信息和标签信息来提取页面内容结构的方法——DVS。DVS首先通过分析页面的CSS样式信息、DOM树以获得页面的视觉信息和标签信息,初步得到页面的视觉树;然后利用树的路径相似算法,既考虑标签信息又考虑视觉信息来计算树中模块的相似性,对模块进行聚类,最终得到页面的视觉树,即页面的内容结构。DVS主要的特色在于从视觉信息和标签信息两方面来提取页面的内容结构;采用树形结构表示视觉信息,将分析视觉信息转换成分析“视觉属性”树。实验采用UIUC的TEL数据集,分别与WTS算法、VIPS算法进行了比较,文中算法可以获得更高的准确性。     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

针对已有的图像分割算法对噪声的鲁棒性不佳的问题,结合中智集合提出了一种新的基于中智集合聚类的图像分割算法,并为此聚类算法提出了高性能的目标函数.首先,将图像转换为中智集合域,然后定义一个高效的基于中智集合的聚类目标函数进行聚类分析,最终采用聚类算法将像素进行分类.将人工图像与真实图像进行对比试验.结果证明:本算法的有效性与分割准确率均高,同时具有较好的噪声鲁棒性.     

基于改进后缀树算法中英文聚类引擎的实现

提出一种基于改进后缀树与交互聚类思想相结合的算法ISTC算法, 通过改造传统后缀树结构实现了对文档标题和摘要的层次化聚类, 同时用交互聚类的方式替代了传统的递归算法. ISTC算法具有语言无关性, 不仅适用于基于单词的西方文字, 而且可以在不引入词典分词技术的情况下有效地处理基于单字的中文字符. 在此算法基础上, 设计并实现了基于改进后缀树算法的交互聚类引擎, 在不同的网络环境下对其 进行了系统测试, 并与其他元搜索引擎进行了对比. 实验结果表明, 使用改进后缀树算法进 行实时交互式聚类是可行的.     

GML文档结构聚类算法Clu-GML

提出了一种geography markup language(GML)文档结构聚类新算法CIu-GML,与其它相关算法不同,该算法在凝聚的层次聚类中引入代表树的计算,通过计算最大频繁Induced子树得到簇的代表树,通过对代表树的比较发现新的簇,并更新新簇的代表树来完成聚类,不仅减少了聚类的时间开销,而且为每个簇形成聚类描述.实验结果表明算法CIu-GML是有效的,且性能优于其它同类算法.     

一种基于紧密蔓延树的形状区域数据聚类算法

从聚类数据特点出发,分析了现有的各种聚类算法的特点,提出一种基于密度分布的紧密蔓延树聚类(density spread tree clustering algorithm,DSTC)算法,该算法由构建紧密蔓延树和数据聚类两部分构成.在各种形状区域数据和交通标志图像数据上对DSTC算法进行了聚类能力验证,实验结果表明,DSTC算法能够聚类区分不同形状区域中的数据.     

基于聚类分析的P2P流量识别

通过使用聚类分析的方法来进行P2P的流量识别.首先给出P2P流量的特征,接着定义聚类特征树,然后通过扫描从网络中截得的数据得到相应的初始聚类树,最后计算初始聚类的贝叶斯信息准则值得到最终聚类结果.该方法能有效利用存储空间,避免了存储所有数据对象.同时还能够根据数据特征自动得到聚类数目,减少人为因素的影响,与K均值算法相比较优.     

模糊聚类局部保存投影在视觉数据特征提取中的应用

为解决在处理和计算视觉大数据中遇到的速度瓶颈,提出了一种模糊聚类局部保存投影算法用于视觉数据的特征提取应用中。首先,通过某种方法对图像进行分割;接着,将通过统计方法对图像进行特征描述得到相应的视觉数据;然后,通过提出的模糊聚类局部保存投影对视觉数据进行特征提取;最后,通过Ada Boost对提取后的特征进行识别分类。经在国际公开的UCAS-AOD和Flower-102数据集上进行大量实验,经实验对照,结果验证了模糊聚类局部保存投影算法在视觉数据特征提取中的有效性。