林恩爱
- 作品数:3 被引量:5H指数:2
- 供职机构:北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于聚类的分层索引结构在图像检索中的应用研究
- 伴随着信息技术特别是Intemet技术的不断发展,多媒体信息不断涌现,图像数据飞速增长。如何快速、有效地检索到所需要的图片变得迫不及待。传统的基于文本注释的图像检索已经不能适应检索的需要,这使得基于内容的图像检索技术成为...
- 林恩爱
- 关键词:内容图像检索聚类分析图像空间
- 文献传递
- 改进CLIMB聚类算法在图象数据库中的应用研究被引量:2
- 2006年
- CLIMB聚类算法是基于子空间的算法,基本思想是对每个样本在坐标维上投影,得到样本分布曲线。通过爬山法,找出波谷和波峰,每个山峰对应一个类。对于高维数据,由低维向高维逐步聚类,形成了对原样本集的自顶向下的层次分类。利用小波变换可以对样本分布曲线进行光滑化处理而得到近似分布曲线,该曲线平滑了样本分布曲线上一些变化较大的区域,可以去除噪声干扰。不同尺度下的近似信息去掉了不同程度的细节信息,从而得到不同的样本分类的粗糙度。实验表明,应用该改进后的CLIMB聚类算法对图象特征空间进行聚类可以起到很好的作用。
- 林恩爱许宏丽
- 关键词:聚类算法小波变换图象检索
- 一种基于子空间聚类的图像分层索引方法被引量:2
- 2009年
- 随着多媒体技术的发展,许多领域产生大量的高维数据集。为了有效地检索这些高维数据,高维索引成为人们研究的热点。聚类树是一种有效地支持高维数据检索的索引结构。提出了一种基于子空间聚类的聚类树结构,该索引结构基于一种改进的CLIQUE聚类算法,利用小波变换的多尺度特性对图像特征分布曲线进行不同尺度的小波变换,去除一些小的分类和可能的噪声干扰,从而得到不同粒度下的层次聚类。在层次聚类的基础上,建立起分层索引结构。由于改进的聚类算法使用爬山法确定子空间聚类,因而有效地避免了用户参数的定义。实验结果证明,该方法在不需要用户设定聚类参数下能够进行有效聚类,在不同尺度下构建的聚类结构能够有效地组织图像关系,大大提高图像的检索效率。
- 许宏丽须德林恩爱
- 关键词:基于内容图像检索子空间聚类聚类树