一种基于形状特征的图像分类方法

• 作者: 徐荣聪 陈晓云 韦东兴
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 形状特征 图像分类 聚类 动态时间弯曲
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 220-222
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.21.086

摘要

针对图像的分类识别问题,提出了一种基于形状特征的图像分类算法.该算法首先利用轮廓跟踪和角点检测算法提取图像的轮廓和角点,并且采用质心距离将它们表示为时间序列,作为相应图像的特征.然后,对训练集中每类图像对应的时间序列进行K-medoids聚类,将每个聚类中心作为该类的代表对象;最后,在所有类的代表对象所构成的时间序列数据集中,采用基于DTW距离的KNN分类.实验表明,该算法具有优势性,不仅能提高分类正确率而且还适用于处理大规模数据的分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	福州大学数学与计算机科学学院	76	590	13.0	21.0
2	徐荣聪	福州大学数学与计算机科学学院	29	267	8.0	16.0
3	韦东兴	福州大学数学与计算机科学学院	2	36	2.0	2.0