快速可扩展的子空间聚类算法*

子空间聚类算法只能处理小规模数据,且无法处理样本外数据.针对此问题,文中提出采用二次采样策略的子空间聚类框架(TSSC).该框架由两个核心部件组成:判别性协作表示(DCR)与多尺度K近邻(KNN)采样方法.在TSSC中,DCR首先结合多尺度KNN对数据点进行特征变换,从而保证属于同一子空间的点有更一致的表示.为了提高算法的可扩展性,TSSC在新的特征空间中使用多尺度KNN对数据进行二次采样,并根据采样点获得的初步聚类结果训练线性分类器,最后根据学习得到的分类器对剩余样本点进行分类,获得最终的聚类结果.在真实数据集上的实验验证TSSC的有效性.     

结合降噪和自注意力的深度聚类算法

近几年,联合聚类划分和表示学习的深度聚类方法提供了出色的聚类性能,但随着图像质量的下降(比如噪声图像),聚类结果还不能令人满意.为此,提出一种新的深度聚类算法(DDC).深度卷积降噪自编码器学习噪声数据的特征表示;自注意力机制提高网络捕获局部关键信息的能力;端到端的联合训练得到合适的特征表示并完成聚类分配;对数据点和类...     

基于颜色的压缩层次图像表示方法

空间金字塔模型在每层中把图像划分成细胞单元用于给图像表示提供空间信息,但是这种方式不能很好地匹配对象上的不同部分,为此提出一种基于颜色的层次（CL）划分算法。CL算法从多特征融合的角度出发,通过优化的方式在不同层次中得到每个类别中有判别力的颜色,然后根据每层中有判别力的颜色对图像进行迭代的层次划分;最后连接不同层次直方图用于图像表示。为了解决图像表示维度过高的问题,采用分化信息理论的特征聚类（DITC）方法对字典进行聚类用于字典降维,并用压缩生成的字典进行最终的图像表示。实验结果表明,所提方法能够在Soccer,Flower 17和Flower 102上取得良好的识别效果。     

基于对象特征的深度哈希跨模态检索

随着不同模态的数据在互联网中的飞速增长,跨模态检索逐渐成为了当今的一个热点研究问题.哈希检索因其快速、有效的特点,成为了大规模数据跨模态检索的主要方法之一.在众多图像-文本的深度跨模态检索算法中,设计的准则多为尽量使得图像的深度特征与对应文本的深度特征相似.但是此类方法将图像中的背景信息融入到特征学习中,降低了检索性能...