一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法

• 作者: 刘冬梅 吕明磊 曾智勇
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 K-means聚类算法 颜色直方图特征 图像检索 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 285-288
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 4375字
• 语种: 中文

摘要

分析了K-means聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法.它首先计算图像特征库里面的所有颜色直方图特征之间的欧氏距离；然后根据“两个对象距离越近,相似度越大”[1]这一原理,找到符合条件的特征向量作为K-means聚类的初始类心进行聚类；最后进行图像检索.实验结果表明,本算法具有较高的检索准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕明磊		3	44	2.0	3.0
2	刘冬梅		5	56	3.0	5.0
3	曾智勇		17	134	6.0	11.0