一种自适应FCM彩色图像分割算法

针对FCM彩色图像分割算法需要给定聚类数且受初始值影响较大的缺点,提出一种自适应FCM彩色图像分割算法.该方法首先引入主分量变换,通过直方图分析,在RGB彩色空间上自动确定聚类数目,其次引入2D直方图,分析对角线投影1D直方图,并采用最大最小距离法选取初始聚类中心.利用该算法对各种彩色图像进行分割实验,实验结果表明:该算法能够有效且自适应地分割彩色图像.     

基于新的AFCM算法的陀螺仪漂移预测

为克服模糊规则提取的盲目性和随机性,提出了一种基于新的自适应模糊C-均值聚类(AFCM)算法的T-S 模糊建模方法.首先利用减法聚类来确定聚类数目的上限和初始聚类中心,然后采用改进的模糊C-均值聚类(FCM).算法进一步优化聚类中心,最后通过聚类有效性评判方法自适应地确定规则数及聚类中心,同时改进的FCM算法也克服了野...     

HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法

为了提高关键帧提取的准确率，改善视频摘要的质量，提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先，对视频序列进行编解码，在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后，特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特征向量，并将其作为视频帧的纹理特征用于关键帧的提取。最后，利用融合迭代自组织数据分析算法(ISODATA）的自适应聚类算法对模式特征向量进行聚类，在聚类结果中选取每个类内中间向量对应的帧作为候选关键帧，并通过相似度对候选关键帧进行再次筛选，剔除冗余帧，得到最终的关键帧。实验结果表明，在Open Video Project数据集上进行的大量实验验证，该方法提取关键帧的精度为79.9%、召回率达到93.6%、F-score为86.2%，有效地改善了视频摘要的质量。      

一种自适应FCM彩色图像分割算法*1

针对FCM彩色图像分割算法需要给定聚类数且受初始值影响较大的缺点,提出一种自适应FCM彩色图像分割算法。该方法首先引入主分量变换,通过直方图分析,在RGB彩色空间上自动确定聚类数目,其次引入2D直方图,分析对角线投影1D直方图,并采用最大最小距离法选取初始聚类中心。利用该算法分别对人工合成的和真实的彩色图像进行分割实验,实验结果表明：本文算法能够有效且自适应地分割彩色图像。     

改进的自适应模糊C均值聚类图像分割算法

分析自适应FCM图像分割算法的优缺点,提出了改进的自适应模糊C均值聚类算法.利用像素的空间邻域信息构造二维直方图,作为自适应FCM的聚类样本,降低了样本空间的维数,解决了自适应FCM收敛速度慢,对噪声敏感等问题.通过与自适应FCM算法对含噪图像的分割结果以及分割速度,性能的对比分析,证明该算法收敛速度快,分割精度高,对噪声有较强的鲁棒性.     

基于加权FCM聚类算法的特征提取与降维研究

本文所涉及的降维思维是基于聚类过程和数据相似性产生的,界标等距映射算法在FCM-LI算法当中起到了至关重要的作用,在FCM中间结果对特征向量进行重新提取,尽可能减少特征向量维数,简单化处理FCM计算过程.结果表明,FCM-LI算法与传统高维数据直接分类算法相比,前者的优势比较体现在能够快速完成聚类过程.FCM-LI和FCM的差别在维数降到11维时约为3.95％,然而此时需消耗更多的时间来运行.将维数控制在5维时,此时运行时间最短,但不能确保其准确度,也意味着如果以过低的维数运行则将导致原数据出现错误,无法得到准确的分类结果.     

自适应细菌觅食的FCM聚类优化算法研究

在初始化FCM聚类算法时,聚类类别数需要手动去设置,并随机初始聚类中心,导致此算法极其容易陷入局部最优值。通过利用改进的细菌觅食算法,进行FCM算法的聚类中心的初始化,解决FCM算法对初始聚类中心敏感的问题;通过一些有效性的指标,对FCM算法和优化FCM算法进行评估,指标说明了优化FCM算法更好。在仿真实验中,将优化FCM算法和标准FCM算法用到多类图像分割中,进行了图像分割的准确性和实时性的比较,且验证了所述的优化算法的实时性。     

基于模拟退火和粒子群改进的图像分割FCM方法

针对模糊C均值聚类(FCM)算法在分割图像时需要事先给出聚类数和容易陷入局部极小值的问题,提出一种新的FCM算法。首先,利用粒子群算法更新FCM的聚类中心,以加强算法的搜索能力,提高收敛速度;其次,根据模拟退火准则决定是否接受新的聚类中心,以得到当前迭代下的全局最优值;最后,设定有效性函数寻找图像的最佳聚类数,使算法具有自适应判断图像类别个数的能力。实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,并且在未知聚类数的情况下能自适应寻找图像的最佳分类个数。     

基于吞噬聚类的关键帧提取新算法

为了有效、自适应地提取镜头中的关键帧,提出了一种基于吞噬聚类的关键帧提取新算法。该算法通过邻近吞噬体的互相吞噬,聚类相似的数据对象,最后所剩吞噬体的吞噬中心即为视频帧的聚类中心,距离聚类中心最近的特征向量所代表的视频帧就是所需要的镜头关键帧。对该算法利用MATLAB仿真并通过与传统算法对比,结果表明,相对于传统算法,该算法的查全率和查准率都有了一定程度的提高。     

类模糊C均值聚类的关键帧提取算法

对比现有典型关键帧提取算法存在的缺陷,提出了一种类模糊C均值聚类的关键帧提取算法.该算法预先设定一个最初聚类中心,从而有效地减少了聚类算法的迭代次数;并使用视频帧序列的时序特征来对FCM算法进行限定,提高了聚类效率.实验结果表明,使用该算法提取的关键帧不仅可以充分表达出视频的主要内容,而且还可以根据内容的变化提取出适当数量的关键帧.     

一种改进的模糊C-均值聚类算法在说话人识别中的应用

提出了一种将改进的FCM聚类算法与矢量量化相结合的说话人识别的方法。先从语音信号中提取待识别的特征矢量集,再利用矢量量化来设计码本,最后用改进的算法对待识别语音进行辩识。该算法解决了FCM算法对初始值敏感、易陷入局部最优的问题。所使用的特征参数较少,计算比较简单,但识别率较高,且具有较好的鲁棒性。     

Motion adaptive video coding scheme for time‐varying network

Adaptive video coding algorithms can encode a video stream dynamically on the basis of the amount of bandwidth available in a network. In this paper, a novel approach for adaptive video coding based on look‐up tables has been proposed. On the basis of the network conditions, the proposed codec estimates quantization parameter (QP) and also the spatial resolution for a group of pictures from the look‐up table. Then, QP for each frame is estimated on the basis of the motion content in each frame. More motion leads to more burden of bits while encoding the motion vectors. Also, quantization noise is less prominent in high‐motioned frames than frames possessing low motion information because of the temporal masking phenomenon of the human eyes. So, the main trick of the proposed scheme is to assign higher QP to the frames having higher motion than those having less motion. This method also reduces the requirement of excess bits for encoding of motion vectors having higher motion content. Additionally, QP is adjusted on the basis of the buffer availability in order to avoid bit loss error. Experimental results show the efficacy of the proposed codec. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于属性空间相似性的模糊聚类算法

模糊C均值(FCM)聚类算法及其相关改进算法基于最大模糊隶属度原则确定聚类结果,没有充分利用迭代后的模糊隶属度矩阵和簇类中心的样本属性特征信息,影响聚类准确度。针对这个问题,该文提出一种新的改进思路：改进FCM算法输出定类原则。给出二元属性拓扑子空间中属性相似度的定义,最终提出一种基于属性空间相似性的改进FCM算法(FCM-SAS)：首先,选择FCM算法聚类后模糊隶属度低于聚类置信度的样本作为存疑样本;然后,计算存疑样本与聚类后聚类中心的属性相似度;最后,基于最大属性相似度原则更新存疑样本的簇类标签。通过UCI数据集实验,证明算法不仅有效,还较一些基于最大模糊隶属度原则定类的改进算法具有更优的聚类评价指标。     

基于模糊聚类的视频对象分割

提出了一种基于模糊聚类的视频对象分割方法.首先通过对连续三帧视频图像进行二次差分来得到二次差分图像;然后估计噪声的特征参数滤除背景噪声,提取出视频对象的运动区域;再利用改进的FCM聚类算法对二次帧差图像中的视频对象运动区域进行空域分割,对空域分割结果进行形态学处理,得到视频对象掩模;最终获得较为理想的视频对象.实验结果表明,该算法能够较为准确地分割出视频对象,并且在空间准确度上占优.     

姿态估计和跟踪结合的运动视频关键帧提取

提出姿态估计和特定部位跟踪相结合的动作视频关键帧提取算法.首先利用非确定人体部位的时间连续性保持提高基于柔性部件铰接人体模型的单帧图像人体姿态估计准确率,通过实施数据降维得到局部拓扑结构表达能力强的判别性运动特征向量,采用极值判定原理确定候选关键帧集合.然后利用ISODATA动态聚类算法,通过初始聚类中心优化、基于语义的关键帧集合增强等策略确定关键帧.实验表明文中算法具有较高的关键帧提取准确率和召回率,支持基于语义的关键帧提取.提取的视频关键帧可以用于运动视频压缩和批注审阅.     

基于自适应相似度距离的改进FCM图像分割

为了改善传统FCM算法抗噪性差的问题,提出了基于自适应相似度距离的FCM算法.算法将像素分为两个特征:第一个描述的是像素的内在属性(灰度级特征),第二个描述邻域像素特征(空间特征).在此基础上,基于自适应相似度距离,根据像素在图像中的空间位置决定哪一个特征拥有优先级,对其进行聚类.图像分割结果表明,算法比标准FCM算法有明显改善,具有很好的抗噪性能,取得了更好的分割效果.     

一种基于特征值和级联聚类的协作频谱感知方法

为了提高低信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)下频谱感知的性能,使用模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM),提出了一种基于特征值和级联聚类的协作频谱感知方法。从接收信号的协方差矩阵中提取特征值构造特征向量,通过在三维空间中执行聚类得到信道是否可用的分类模型,此过程无需获得主用户(Primary User, PU)信号以及噪声功率的先验信息,避免了复杂的门限计算。FCM聚类用于优化GMM聚类的初始参数,有效解决了在低SNR下GMM容易陷入局部最小值的问题。仿真结果表明,该方法降低了GMM的收敛时间并提高了模型分类的准确性,与其他主流方法相比能够有效提升频谱感知的性能。