图像聚类相关论文
近年来，聚类作为机器学习、数据挖掘等领域的基本问题受到广泛的关注及研究，然而数据中普遍存在的噪声和异常值严重影响聚类结果.提......
随着计算机技术的飞速发展,人们获取数据的方式与能力都得到了极大地提升。与此同时,海量数据和维数灾难成为人们面对的一大挑战。......
获取周围环境中的语义信息是语义同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的重要任务,然而,采用语义分割或实......
考虑到当前交互式船舶操纵训练图像自动提取方法由于图像分割能力较差,导致其图像提取误差较大的问题,设计新型交互式船舶操纵训练......
针对图像修复过程中单一的字典迭代时间长、适应性差、修复效果不理想的缺点,提出了一种结合图像特征聚类与字典学习的改进的图像......
智能计算算法是受到大自然智慧启发而设计出的算法，近十几年取得了非常广泛的应用。粒子群算法作为智能计算算法中的典型代表，受到广......
评价图像颜色迁移的研究成果主要体现在:(1)处理效果,处理后的结果图像颜色是否自然和谐、画面逼真,这是衡量颜色迁移最重要的指标......
面对互联网上呈爆炸式增长的海量数据，搜索功能已成为网络应用中不可或缺的一环。用户在进行网络搜索时，会向搜索引擎提交一个“查询......
图像聚类已成为图像识别的一种关键技术。医学图像识别是医学图像分析和理解的重要内容，在医学临床诊断中具有重要作用。研究适合于......
针对基于内容图像检索的研究问题之一，即如何建立合适的高维索引的问题，本文采用图像聚类技术作为建立索引的方法，在模糊最小-最大聚......
动态心电图自投入使用以来,就以其简单、方便、无创的特点在临床中得到广泛的应用。其主要价值是用于发现并记录在通常短暂心电图......
随着数字照相机的普及和网络多媒体的快速发展,互联网上的图像等多媒体内容的数量正在以指数级的速度迅猛增长。因此,实现对规模日......
随着多媒体技术及网络的迅速发展，数字图像信息越来越多，如何快速有效地管理和查询有价值的信息已成为人们的迫切需求，因此基于内容的......
随着社会的发展,全球能源的需求持续增长。分布极其不均衡的石油作为不可再生资源,在需求持续增长的社会环境下,供应增长速度却相......
立体匹配是移动机器人视觉导航领域的关键技术之一,是由二维图像获取三维物体结构信息的主要技术手段。近几年来,立体匹配取得了重......
图像聚类与检索作为计算机视觉领域中高层语义理解层面下的两大研究方向具有广泛的应用价值。其主要研究方向集中于如何形成合理的......
利用图像的像素或低层特征构建的图表示能够描述图像或其中物体的结构信息，对这种图进行分析能够挖掘图像数据的结构特征，该特征具有......
在现实生活和网络世界里,每时每刻都会产生数量庞大、种类丰富的图像数据,给这些图像标注分类费时费力。因此,在机器学习领域,针对......
现有的图像聚类方法以数据全局线性分布为前提,利用先验约束估计未标记数据点的低维子空间,并将其聚类到相应簇中,因此对非线性结......
随着互联网的发展以及智能手机的普及,人们获取及接触到的图像数据越来越多,图像数据有一个显著特点就是维数很高。我们在得到极大......
随着科技的快速发展,人们的生活已经走进智能信息化时代,图像数据的获取也随着各类图像获取设备的普及而变得愈加简单便捷。庞大的......
图像聚类是计算机视觉领域重要的无监督学习方法,图像数据的高维性以及内容的复杂性给图像聚类带来了巨大的挑战。一方面,传统的聚......
随着大数据时代的到来,互联网中的图像数据每天以惊人速度迅猛增长,如何快速、准确地检索出用户需要的图像成为智能信息处理的重要......
遥感图像变化检测是指通过监测地球表面同一场景、不同时相影像的变化信息以定性或者定量分析其变化的特征和过程。在近几十年,遥......
在信号处理中，将信号在某组基或词典上分解或变换后，可以很好的了解其时域或者频域的特点，这种特定的变换或表示方法对揭示信号的本质......
图像聚类已成为图像识别的一种关键技术。而医学图像识别是医学图像分析和理解的重要内容,在医学临床诊断中具有重要作用。因而,研......
随着信息科学技术的迅速发展,日常生活中产生了大量的图像数据。如何对这些数据加以分类,并有效利用,成为了机器学习中的重要问题......
非负矩阵分解作为一种有效的数据表示方法被广泛应用于模式识别和机器学习领域。为了得到原始数据紧致有效的低维数据表示,无监督......
针对图像聚类中数据量大、部分重叠等问题,提出一种基于滑动窗口的多标记传播聚类算法。首先根据图像距离计算图像间的相似度,设定......
在现实世界中,每时每刻都在产生高维海量且有噪声的图像数据,给这些图像数据标注分类不仅费时费力而且存在非常严重的主观依赖性问......
图像中的文本字符存在于杂乱的背景之中,拍摄视角的不同使得文本具有较大的几何变形,再加上存在光照变化、字符颜色不统一等现象会......
提出基于信息熵特征选择和信息瓶颈算法的图像聚类算法,首先提取图像的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,然后采用信息熵......
为增强图像的显著性检测效果,提出了一种基于图像聚类与均匀分布的显著性检测算法。首先用聚类算法对图像进行预处理,突显出图像中......
针对传统优化算法在图像聚类分析中存在的复杂度高、容易陷入局部最优解的问题,提出了使用猫群算法求解图像聚类问题。该算法通过......
通过融合图像中不同模态的信息并利用少量带标记的图像进行半监督距离学习,来对图像进行聚类。首先,提取彩色图像中RGB颜色空间的......
传统的数字油画画布由区域边界线条和指定颜料数字构成,绘画者仅需在每个区域内部涂上与数字对应的颜料即可完成自己的手绘作品,是......
采用视觉词袋模型表示图像,以快速检测空间上部分重合图像对的最小哈希算法为基础,提出一种对局部重合图像聚类即数据挖掘的方法,......
算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从......
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......
遥感图像聚类是遥感图像处理领域的一个重要研究内容,也是遥感图像处理中的一个技术难点。蚁群算法的离散性和并行性特点对于处理......
提出基于Adaboost特征选择和信息瓶颈算法的图像检索方法,提取图像的量化颜色直方图特征和Gabor小波纹理特征,采用Adaboost特征选......
将视觉关注模型和模糊C-均值算法相结合,提出一种基于感兴趣区域和FCM的图像检索算法,新算法通过视觉关注模型提取图像中感兴趣区......
传统的基于关键字的图像检索已经不能满足用户的需求,基于内容的图像检索(CBIR)近年来成为研究热点。由于CBIR搜索速度较慢,用户在......
为了更加准确地对图像进行聚类,提出一种基于局部预测误差最小化的半监督图像聚类算法。采用局部线性回归模型计算目标子空间的预......
为提高图像标注的准确率,提出了根据图像复杂度采用相应视觉特征表示机制的方法。对待标注的简单图像,直接提取其全局特征信息;对......
