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多类物体识别在提取特征之后,样本的数量会呈指数倍增加,为减少计算量同时,不降低识别率,采用亲和传递算法对样本数据进行聚类形成视觉字典,帮助并提升物体识别效率。在Sowerby图像数据库上进行实验证明,该方法与使用k均值聚类建立视觉字典方法相比,在同等条件下具有更高的识别率。
基于亲和传递聚类的多类物体识别方法
【摘 要】
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多类物体识别在提取特征之后,样本的数量会呈指数倍增加,为减少计算量同时,不降低识别率,采用亲和传递算法对样本数据进行聚类形成视觉字典,帮助并提升物体识别效率。在Sowerby图像数据库上进行实验证明,该方法与使用k均值聚类建立视觉字典方法相比,在同等条件下具有更高的识别率。
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年14期
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目（CSTC,2006BB2365）,重庆市教委科学技术基金资助项目（KJ060504）
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