基于成对约束Info-Kmeans聚类的图像索引方法

摘要：

　　针对图像数据噪声大和高维稀疏的特点，提出了一种基于噪声过滤和Info-Kmeans聚类的图像索引构建方法。首先，利用余弦兴趣模式过滤噪声。其次，提出了一种新的Info-Kmeans聚类算法，该算法不仅避免KL-divergence计算过程中的零值困境问题，还能融合以成对约束出现的先验知识。最后，在LFW和Oxford_5K 2个图像数据集上的实验表明：噪声过滤能显著提高聚类性能；Info-Kmeans比已有聚类工具具有更优越的性能。

关键词：图像索引、兴趣模式、噪声过滤、聚类分析

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71072172,61103229；江苏省省属高校自然科学研究重大基金资助项目12KJA520001；国家科技支撑计划基金资助项目2013BAH16F01；国家国际科技合作基金资助项目2011DFA12910；江苏省自然科学基金资助项目BK2010373, BK2012863Foundation Items:The National Natural Science Foundation of Ch71072172,61103229;Key Project of Natural Science Re-search of Jiangsu Provincial Colleges and Universities12KJA520001;National Key Technologies R&D Program of China2013BAH16F01;International Science & Technology Cooperation Program of China2011DFA12910;The Natural Science Foundation of Jiangsu ProvinceBK2010373, BK2012863

在线出版日期：2013-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：159-166,173