国家自然科学基金(60805006)
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 相关作者：桑农黄锐刘乐元罗大鹏唐奇伶更多>>
- 相关机构：华中科技大学中南民族大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种增量迭代方式下的特征向量聚类方法被引量：1
- 2010年
- 采用一种数据组织方式,提出一种特征向量聚类方法.首先选取特征空间中一些容易聚类的高密度数据点作为初始种子集合,并对其进行聚类.然后从剩下的数据点中选取种子集合的所有k近邻数据点,通过半监督判别式分析方法将当前种子集合及其k近邻数据投影到一个新的投影空间中,在该空间中对这些数据点再进行聚类,得到新的聚类结果,并将这些k近邻数据添加到当前种子集合中.通过迭代上述步骤,当种子集合的k近邻数据为空集时,算法结束.实验表明,该聚类方法优于经典的K-means、均值漂移、谱聚类等算法.
- 黄锐桑农刘乐元罗大鹏唐奇伶
- 关键词：特征向量聚类均值漂移
- 视觉感知结合学习的自然图像轮廓检测被引量：5
- 2013年
- 本文结合非经典感受野的视觉特性与机器学习的方法,提出了一种自然图像轮廓检测模型.当非经典感受野中的刺激与感受野中心刺激形成一种精确的空间结构时,将对中心产生一种增强效应;另一方面非经典感受野中抑制作用会降低同质成分的响应,我们将这两个机制分别用于增强光滑的轮廓和减少背景中与结构无关的干扰成分.利用逻辑回归概率模型将感受野中的信息与来自非经典感受野中的信息进行有效融合,并根据图像的手工标注数据库,通过学习方法获得一组最优的模型参数.自然图像的实验结果表明该轮廓检测方法能极大地抑制来自纹理的局部边缘,减少虚假轮廓,同时能增强具有一致空间结构的成分,避免轮廓缺失.最后利用Berkeley图像数据库定量地评价了我们方法的性能,并与相关方法进行了比较.该模型不仅为复杂场景中的轮廓检测提供了一个可行的策略,并有助于对生理视觉机制的理解.
- 唐奇伶桑农刘海华陈心浩
- 关键词：视觉感知上下文
- 融合感知一致程度的图像分割评价方法被引量：6
- 2010年
- 通过计算多个手工标注分割结果之间的感知一致程度,提出一种加权Jaccard指数的定义,用于计算图像分割结果与多个手工标注分割结果之间的相似程度,从而评价图像分割结果是否良好.通过对比实验,比较了采用所提评价指数与当前主流的4种评价指数对图像不同分割结果的评价排序,对比实验结果显示,由所提评价指数对这些分割结果进行的排序更符合人类视觉感知,表明本方法更适合用来评价图像的分割结果.
- 黄锐桑农罗大鹏刘乐元
- 关键词：图像处理图像分割
