图像搜索结果的重叠层次聚类与代表点展现

发布时间：2018-08-03 14:12

【摘要】：针对图像聚类中面临的高维、准确度低、部分重叠等问题,提出了一种高效的基于链接层次聚类的多标记图像聚类。该方法通过图像距离计算相似度,通过链接聚类检测重叠簇。从而每个图像可能归属于多个簇,使得簇标签的意义更明确。为了检验方法的有效性,对通过搜索引擎检索特定关键词返回的图片数据集进行聚类。结果表明,该方法能有效发现具有重叠划分的簇,且簇的意义比较明确。
[Abstract]:In view of the problems of high dimension, low accuracy and partial overlap in image clustering, a highly efficient multi label image clustering based on link hierarchical clustering is proposed. This method is used to compute similarity degree through image distance and detect overlapping clusters by link clustering. Each image may belong to a number of clusters, making the meaning of cluster labels more explicit. In order to test the effectiveness of the method, the image data sets returned by search engines are clustered. The results show that the method can detect clusters with overlapping partition effectively, and the significance of the cluster is clear.
【作者单位】： 南京审计学院信息科学学院;江苏大学计算机科学与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70971067/G0112) 国家社会科学基金资助项目(10BGL016)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2161994