基于均值漂移的p电压图像分类算法

摘要：

p电压算法是电网络系统中基于样本理论电压的一种半监督分类算法,在图像分类中仅选取两个标记样本(源点和汇点),分类正确率较低,构图复杂度大,且不能处理规模较大的图像.为此,提出基于均值漂移(meanshift)的p电压图像分类算法.通过mean shift算法平滑图像以降低图像特征的多样性.在平滑图上选取多个标记样本作为多源、多汇节点以提高学习有效性.在每个平滑区域内分别选取一个样本作为未标记样本,以保证携带丰富的图像特征信息.利用标记样本和无标记样本作为原图像的数据子集构图,以减小构图规模进而为分类大规模图像提供条件.实验结果表明,该算法在降低时间复杂度的同时提高了图像分类的正确率,适用于大规模特征复杂的图像分类.

关键词：p电压、电网络系统、半监督、图像分类、均值漂移

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41171338,61401265

在线出版日期：2016-08-19（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：280-286