文献

J-GLOBAL ID：201702224101486438   整理番号：17A1598371

局所的情報に基づく直観的ファジィカーネルクラスタリングアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means Clustering Algorithm with Local Information for Image Segmentation

著者 (3件)： Zhan Xiyang (深zhen大学ATR国防科技重点実験室,广東深zhen,518060) ,  Li Liangqun (深zhen大学ATR国防科技重点実験室,广東深zhen,518060) ,  Zhang Fuyou (深zhen大学ATR国防科技重点実験室,广東深zhen,518060)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 33  号： 3  ページ： 397-405  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の直観的ファジィC平均クラスタリング(IFCM)に基づく画像セグメンテーションアルゴリズムは,ノイズと初期クラスタリング中心に敏感であり,クラスタリング精度が高くなく,反復回数が多いという問題がある。本論文は,局所的情報に基づく直観的ファジィカーネルクラスタリングアルゴリズムに基づく画像セグメンテーションアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムにおいて,最初に,クラスタ中心の初期値をヒストグラムに基づく方法によって決定して,クラスタ中心の初期値に敏感な問題を解決した。次に,カーネル関数を用いて分類データセットを高次元非線形空間に写像し,データの線形可分性を改善し,同時に,局所的灰色情報と局所空間情報を導入し,直観的ファジィクラスタリングの分類精度を改善した。実験結果により,提案したアルゴリズムが反復回数を減らし,クラスタリング精度を改善し,画像セグメンテーションを効果的に行うことができることを示した。画像セグメンテーションとクラスタ化の有効性に関して,提案したアルゴリズムは,従来のファジィクラスタリングアルゴリズムよりも優れていることが示されたが,これは,従来のファジィクラスタリングアルゴリズムよりも優れていることを示している。例えば,ファジィC平均クラスタリング(FCM)とファジィカーネル平均クラスタリング(Kernel-based fuzzy-c-平均)である。KFCMは,空間情報を導入する直観的ファジィC平均クラスタリング(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints)を導入した。IFCM-S,ファジィ空間クラスタ化(Fuzzy Local Information C-平均)。FUCM),直観的ファジィC平均クラスタ化(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy-C平均,IFKCM)などである。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ベクトル空間 ,  ヒストグラム ,  *曖昧さ ,  線形性 ,  雑音 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  高次元
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ファジィクラスタリング ,  空間情報 ,  Kernel関数 ,  初期値 ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image segmentation ,  intuitionistic fuzzy set ,  local information ,  kernel function

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 直観 ,  提案