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J-GLOBAL ID：202102289991518965   整理番号：21A0739150

ブロック集合に基づく画像クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Block Integration Based Image Clustering Algorithm

著者 (2件)： Liu Shujun (上海海事大学信息工程学院 上海 201306) ,  Wei Lai (上海海事大学信息工程学院 上海 201306)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 47  号： 6  ページ： 170-175  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： スペクトルクラスタ化に基づく部分空間クラスタリングアルゴリズムは,良好な結果を示すが,従来の部分空間クラスタリングアルゴリズムは,画像ベクトル化処理を必要とし,一方,このベクトル化は,画像自体の二次元構造情報の損失をもたらす。この情報の損失を減らすために,ブロック集合に基づく画像クラスタリングアルゴリズム(BlockIntegrationBasedImageClustering,BI-CI)を提案した。最初に,画像データをいくつかのマトリックスブロックに分割した。次に,ある行列ブロックに基づく係数行列を,カーネルノルム行列回帰によって構築して,次に,マトリックスブロックのランク情報に基づく各々のマトリックスブロックの加重方法を提唱した。最後に,各係数行列と対応する行列ブロックの重みにより,全体係数行列を得た。この係数行列上で、スペクトルクラスタリングアルゴリズムを利用して最終的なクラスタリング結果を得た。4つの画像データセットに関する実験結果は,既存のアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムがより良いロバスト性を持ち,より良いクラスタリング効果を得ることができることを示した。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 ,  スペクトル ,  クラスタ化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 画像データ ,  ベクトル化 ,  部分空間 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  係数行列 ,  *画像クラスタリング ,  二次元構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 集合 ,  クラスタリングアルゴリズム