基于亲和传递聚类的多类物体识别方法

• 作者: 代松 李伟生
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 亲和传递聚类 多类物体识别 视觉字典
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 206-208
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.14.072

摘要

多类物体识别在提取特征之后,样本的数量会呈指数倍增加,为减少计算量同时,不降低识别率,采用亲和传递算法对样本数据进行聚类形成视觉字典,帮助并提升物体识别效率.在Sowerby图像数据库上进行实验证明,该方法与使用k均值聚类建立视觉字典方法相比,在同等条件下具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟生	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	61	404	12.0	16.0
2	代松	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	1	5	1.0	1.0