本文關(guān)鍵詞： 視覺上下文 多元IB 圖像聚類 數(shù)據(jù)壓縮　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著人們生活步入智能化和信息化時代,移動攝像設(shè)備在日常生活中逐漸普及,圖像獲取工具的增多,使得圖像的獲取更加簡單便捷,同時也導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)量迅速增大。近年來,用以描述圖像的視覺特征多種多樣,如何有效利用圖像多個視覺特征之間的關(guān)系來提高海量圖像的聚類質(zhì)量,成為當(dāng)前圖像聚類算法研究的熱點和難點。近年來,能夠處理圖像多個特征的聚類算法可劃分為聚類融合和多視角聚類兩類。其中,聚類融合算法首先獲得數(shù)據(jù)的多個聚類劃分,之后使用融合函數(shù)對已有的聚類劃分再次聚類,得到優(yōu)于原來聚類劃分的結(jié)果。由于聚類融合算法過度依賴基聚類而忽略了圖像數(shù)據(jù)的原始特征,當(dāng)基聚類的質(zhì)量不夠好時,聚類融合算法無法得到高質(zhì)量的聚類結(jié)果。多視角聚類算法可以直接處理圖像數(shù)據(jù)的多個視覺特征,也即不同視角的圖像數(shù)據(jù),通過關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)的多個視覺特征,獲得比單個視覺特征更好的聚類結(jié)果。當(dāng)圖像的多個視覺特征呈現(xiàn)為高維時,多視角聚類算法存在維度災(zāi)難的問題。針對上述問題,本文提出了一種新穎的基于圖像視覺上下文的多元IB聚類算法(Visual Contextual-Information Bottleneck,簡稱VC-IB)。該算法把數(shù)據(jù)分析視為數(shù)據(jù)壓縮過程,在數(shù)據(jù)壓縮過程中隨機選取圖像多個特征中的一種作為圖像的主信息,其余視覺特征得到的聚類劃分作為視覺上下文信息。VC-IB算法通過綜合考慮圖像主信息及其視覺上下文信息之間的關(guān)系,挖掘出圖像數(shù)據(jù)集中的潛在模式,該方法能夠同時借鑒聚類融合和多視角聚類算法的優(yōu)點。VC-IB算法采用兩個貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來刻畫數(shù)據(jù)壓縮和信息保留之間的關(guān)系,使用“提取-合并”策略對該算法的目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化,并用互信息來度量圖像主信息及其視覺上下文信息之間的關(guān)系。在五個圖像數(shù)據(jù)集上的實驗表明,該算法可以有效處理圖像的視覺上下文信息,其性能優(yōu)于經(jīng)典聚類算法、聚類融合算法和多視角聚類算法。
[Abstract]:In recent years , the clustering algorithm which can deal with multiple features of image can be divided into clustering fusion and multi - view clustering . VC - IB algorithm uses two Bayesian networks to describe the relationship between data compression and information retention . The VC - IB algorithm uses two Bayesian networks to describe the relationship between image data and its visual context information . Experiments on five image datasets show that the algorithm can effectively deal with the visual context information of the image , which is superior to the classical clustering algorithm , the clustering fusion algorithm and the multi - view clustering algorithm .

【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP311.13

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本文編號：1522634