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一种基于自适应模糊聚类的高效图像索引方法
引用本文:章勤,康达祥,陶文兵,何儒汉. 一种基于自适应模糊聚类的高效图像索引方法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2005, 33(Z1): 247-248
作者姓名:章勤  康达祥  陶文兵  何儒汉
作者单位:华中科技大学,计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074
基金项目:中国教育科研网格计划ChinaGrid资助项目(CG2003-GA001)
摘    要:通过对模糊C均值聚类算法进行分析评价,提出了一种高效的自适应图像数据聚类方法,该方法采用曲线的多项式拟合技术自动获取随数据分布动态变化的阈值,改进后的算法克服了模糊C-均值聚类对聚类中心的敏感性以及聚类的局部性,并在此基础上建立了相应的索引机制.仿真实验表明,自适应模糊聚类索引大大提高了检索性能.

关 键 词:模糊聚类  索引  基于内容检索  图像搜索引擎
文章编号:1671-4512(2005)S1-0247-02
修稿时间:2005-08-25

An efficient image indexing method based on adaptable fuzzy clustering
Zhang Qin,Kang Daxiang,Tao Wenbing,He Ruhan. An efficient image indexing method based on adaptable fuzzy clustering[J]. JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE, 2005, 33(Z1): 247-248
Authors:Zhang Qin  Kang Daxiang  Tao Wenbing  He Ruhan
Affiliation:Zhang Qin Kang Daxiang Tao Wenbing He Ruhan Assoc.Prof.,College of Computer Sci.& Tech.,Huazhong Univ.of Sci.& Tech.,Wuhan 430074,China.
Abstract:It depends on how to cluster the massive image data to build an image retrieval system in content-based image search engines.This paper introduces a newly adaptable fuzzy clustering algorithm after making an analysis of the fuzzy C-means clustering algorithm.The new algorithm has solved the locality and sensitiveness of the initial condition of the fuzzy C-means clustering,based on which an indexing mechanism was built.Simulations show that the newly adaptable fuzzy clustering performs well in retrieval efficiency.
Keywords:fuzzy clustering  indexing  content-based retrieval  image search engine
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