基于分块集成的图像聚类算法

摘要：

基于谱聚类的子空间聚类算法已经显示出良好的效果,但是传统的子空间聚类算法需要将图像进行向量化处理,而这种向量化会导致图像本身携带的二维结构信息的丢失.为了减少这种信息的丢失,文中提出了基于分块集成的图像聚类算法(Block Integration Based Image Clustering,BI-CI).首先,将图像数据分为若干矩阵块;然后,利用核范数矩阵回归构造基于某一矩阵块的系数矩阵,同时提出了一种依据矩阵块秩信息设定各个矩阵块的权重方法;最后,通过每一系数矩阵及其所对应矩阵块的权重,得到整体系数矩阵.在此系数矩阵上,利用谱聚类算法得到最终的聚类结果.在4个图像数据集上的实验表明,相比现有算法,所提算法具有更强的鲁棒性,可以获得更优的聚类效果.

关键词：子空间聚类、矩阵块、核范数、矩阵回归、秩

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;上海市科研创新项目

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：170-175