图像高维数据的K-means自适应聚类算法

摘要：

在图像信息处理中视觉词典生成过程需要对高维数据进行聚类操作.但这些高维数据不可避免会对计算机内存和计算能力提出更高要求.本文针对聚类过程中可能产生的内存耗尽以及初始聚类质心设置问题,对现有K-means算法加以改进.通过建立初始聚类质心与各类场景中的特定语义的关联,使之体现图像各类场景的类别特征集合,进而用于指导K-means过程中的初始质心设置.此外,在迭代过程中通过批次读入特征描述子,采用K近邻进行簇分配,从而避免了一次性读入全部特征描述子而造成的内存耗尽问题.同时,对于新的簇质心生成采用综合判别均值与中位值的办法来提高各族的聚合度.本文方法与Oxford University提出的K-means进行了对比,实验结果表明本文算法在性能与收敛上更具优势.

关键词：K均值聚类、视觉词典、图像高维特征描述、K近邻

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61362024,61562035

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1854-1856