改进的KFCM算法及其在感兴趣区域提取中的应用

• 作者: 杨明 辛晚霞
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: FCM算法 KFCM算法 k'-means算法 图像分割 感兴趣区域提取
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 35-37,41
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2098字
• 语种: 中文

摘要

基于核函数的FCM算法(KFCM)是一种常用的聚类算法,它需要人为地确定分类数,对噪声比较敏感.针对感兴趣区域提取问题,提出一种改进的KFCM算法,该算法先用k’-mearns算法估计分类数,再用KFCM算法进行聚类,改进隶属度函数,使新算法的隶属度为其邻域隶属度的平均值,提高了算法的抗噪能力.将新算法应用到感兴趣区域提取中,实验结果表明,新算法不需要人为地确定分类数,并且相比传统的FCM算法和KFCM算法能更有效地抑制噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明		38	158	8.0	10.0
2	辛晚霞		3	3	1.0	1.0