模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2020, Vol. 33 Issue (4): 313-324    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202004004
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融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割
张荣国1, 姚晓玲1, 赵建1, 胡静1, 刘小君2
1.太原科技大学 计算机科学与技术学院 太原 030024
2.合肥工业大学 机械工程学院 合肥 230009
Manifold Spectral Clustering Image Segmentation Algorithm    Based on Local Geometry Features
ZHANG Rongguo1, YAO Xiaoling1, ZHAO Jian1, HU Jing1, LIU Xiaojun2
1.College of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024
2.School of Mechanical Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009

全文: PDF (1401 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nyström技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.
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作者相关文章
张荣国
姚晓玲
赵建
胡静
刘小君
关键词 相似性矩阵本征维数局部切空间流形谱聚类图像分割    
Abstract:To improve the accuracy and timeliness of spectral clustering image segmentation,an algorithm of manifold spectral clustering image segmentation based on local geometry features is proposed. Firstly, considering the manifold structure of image data, the relationship of data intrinsic dimensions is obtained by performing spectral clustering based on local principal components analysis in the k-nearest neighbor region of data points. Then, the local linear reconstruction technique in manifold learning is introduced, and the similarity of local tangent space between data is obtained via mixed linear analyzers, and the similarity matrix with local geometric features is constructed by merging the intrinsic dimension and the local tangent space. Nyström technique is utilized to approximate eigenvectors of the image to be segmented, and spectral clustering is performed on the constructed k principal eigenvectors. Finally, experiments on Berkeley dataset show the advantages of the proposed algorithm in accuracy and timeliness.
Key wordsSimilarity Matrix    Intrinsic Dimension    Local Tangent Space    Manifold Spectral Clustering    Image Segmentation   
收稿日期: 2020-01-06     
ZTFLH: TP 391.41  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.51875152)、山西省自然科学基金项目(No.201801D121134)资助
通讯作者: 张荣国,博士,教授,主要研究方向为图像处理、计算机视觉、模式识别.E-mail:rg_zh@163.com.   
作者简介: 姚晓玲,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、计算机视觉.E-mail:909115410@qq.com.赵 建,硕士,讲师,主要研究方向为图像处理、计算机视觉.E-mail:8832950@qq.com.胡 静,博士研究生,副教授,主要研究方向为图像处理、模式识别.E-mail:279641292@qq.com刘小君,博士,教授,主要研究方向为现代设计理论与方法、模式识别.E-mail:liuxjunhf@163.com.
引用本文:   
张荣国, 姚晓玲, 赵建, 胡静, 刘小君. 融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割[J]. 模式识别与人工智能, 2020, 33(4): 313-324. ZHANG Rongguo, YAO Xiaoling, ZHAO Jian, HU Jing, LIU Xiaojun. Manifold Spectral Clustering Image Segmentation Algorithm    Based on Local Geometry Features. , 2020, 33(4): 313-324.
链接本文:  
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