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构建视觉词典是BOVW模型中关键的一个步骤,目前大多数视觉词典是基于K-means聚类方式构建。然而由于K-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,这种方式构建的视觉词典往往区分性能较差。在谱聚类的框架下,提出一种区分性能更强的视觉词典学习算法,为了减少特征在量化过程中区分性能的降低以及谱聚类固有的存储计算问题,算法根据训练样本的类别标签对训练数据进行划分,基于Nystr?m谱聚类得到各子样本数据集的中心并得到最终的视觉词典。在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的正确性和有效性。特别当训练样本有限时,采用该算法生成的视觉词典性能较优。 相似文献
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构建视觉词典是BOVW模型中关键的一个步骤,目前大多数视觉词典是基于K-means聚类方式构建。然而由于K-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,这种方式构建的视觉词典往往区分性能较差。在谱聚类的框架下,提出一种区分性能更强的视觉词典学习算法,为了减少特征在量化过程中区分性能的降低以及谱聚类固有的存储计算问题,算法根据训练样本的类别标签对训练数据进行划分,基于Nystrom谱聚类得到各子样本数据集的中心并得到最终的视觉词典。在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的正确性和有效性。特别当训练样本有限时,采用该算法生成的视觉词典性能较优。 相似文献
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针对传统的视觉词袋模型中视觉词典对底层特征量化时容易引入量化误差,以及视觉单词的适用性不足等问题,提出了基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型。从产生视觉词典的常用聚类算法入手,分析和探讨了聚类算法的特点,考虑聚类过程中特征空间的特征分布统计信息,通过实验对不同的加权方式进行对比,得出效果较好的均值加权方案,据此对视觉单词的重要程度加权,提高视觉词典的描述能力。对比实验表明,在ImageNet图像数据集上,相对于同源视觉词典,非同源视觉词典对视觉空间的划分影响较小,且基于加权特征空间信息视觉词典在大数据集上更加有效。 相似文献
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传统的视觉词典一般通过K-means聚类生成,一方面这种无监督的学习没有充分利用类别的先验信息,另一方面由于K-means算法自身的局限性导致生成的视觉词典性能较差。针对上述问题,提出一种基于谱聚类构建视觉词典的算法,根据训练样本的类别信息进行分割并采用动态互信息的度量方式进行特征选择,在特征空间中进行谱聚类并生成最终的视觉词典。该方法充分利用了样本的类别信息和谱聚类的优点,有效地解决了图像数据特征空间的高维性和结构复杂性所带来的问题;在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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为了提高传统K-Means聚类算法的聚类准确性,提出一种结合初始中心优化和特征加权的改进K-Means聚类算法。首先,根据样本特征对聚类的贡献程度获得初始特征权重,构建一种加权距离度量。其次,利用提出的初始聚类中心选择方法获得k个初始聚类中心,并结合初始特征权重进行初步聚类。然后,根据聚类精度来调整特征权重并再次执行聚类过程。重复执行上述过程直到聚类精度不再变化,获得最终的聚类结果。在UCI数据库上的实验结果表明,与现有相关K-Means聚类算法相比,该算法具有较高的聚类准确性。 相似文献
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针对多维数据集,为得到一个最优特征子集,提出一种基于特征聚类的封装式特征选择算法。在初始阶段,利用三支决策理论动态地将原始特征集划分为若干特征子空间,通过特征聚类算法对每个特征子空间内的特征进行聚类;从每个特征类簇里挑选代表特征,利用邻域互信息对剩余特征进行降序排序并依次迭代选择,使用封装器评估该特征是否应该被选择,可得到一个具有最低分类错误率的最优特征子集。在UCI数据集上的实验结果表明,相较于其它特征选择算法,该算法能有效地提高各数据集在libSVM、J48、Nave Bayes以及KNN分类器上的分类准确率。 相似文献
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针对K-Means聚类算法利用均值更新聚类中心,导致聚类结果受样本分布影响的问题,提出了神经正切核K-Means聚类算法(NTKKM)。首先通过神经正切核(NTK)将输入空间的数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行K-Means聚类,并采用兼顾簇间与簇内距离的方法更新聚类中心,最后得到聚类结果。在car和breast-tissue数据集上,对NTKKM聚类算法的准确率、调整兰德系数(ARI)及FM指数这3个评价指标进行统计。实验结果表明,NTKKM聚类算法的聚类效果以及稳定性均优于K?Means聚类算法和高斯核K-Means聚类算法。NTKKM聚类算法与传统的K-Means聚类算法相比,准确率分别提升了14.9%和9.4%,ARI分别提升了9.7%和18.0%,FM指数分别提升了12.0%和12.0%,验证了NTKKM聚类算法良好的聚类性能。 相似文献