一种基于卷积神经网络的谱聚类算法

摘要：

提出一种基于卷积神经网络的谱聚类算法,该算法首先采用预训练好的卷积神经网络对图像边缘进行特征提取和特征融合,减轻了对相似度矩阵的依赖.其次在相似度矩阵的谱分解过程中,使用Nystrom近似方法逼近相似度矩阵的特征空间,进而加速了图像分割的速度.最后通过Berkeley图像数据集证明了该算法能有效降低谱聚类的时间消耗.

关键词：卷积神经网络、谱聚类、Nystrom、图像分割

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：20-26