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浙江大学学报(工学版)
J4  2008, Vol. 42 Issue (12): 2043-2048    
论文     
基于视觉和语义融合特征的阶段式图像聚类
浙江大学 计算机科学与技术学院，浙江 杭州 310027
 全文: PDF 
摘要：

针对互联网图像的特点，研究了图像聚类中的图像特征提取和聚类算法，定义了一个基于规则的线性特征融合函数，引入了自适应的参数选择机制对聚类粒度进行调整，提出了一个基于视觉和语义融合特征的阶段式聚类方法.新方法结合了不同层次的图像特征，利用现有多种聚类算法的优点对图像进行聚类，同时通过关键词权值计算，为每类赋予主题关键词，并将关键词重叠率高的类进行合并.基于均方差和用户评估的实验结果表明，新的聚类方法较传统的聚类方法具有更好的聚类效果.
关键词： 图像聚类')" href="#">图像聚类;  特征融合;  阶段式聚类    
出版日期: 2008-12-02
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（60573176）；国家“973”重点基础研究发展规划资助项目（2006CB303000）. 
通讯作者: 卜佳俊，男，副教授.E-mail: bjj@zju.edu.cn   
作者简介: 刘康苗(1981-)，男，浙江义乌人，博士生，主要从事数据管理、信息检索方面的研究.E-mail: lkm@zju.edu.cn
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引用本文:

刘康苗 仇光 卜佳俊 陈纯 周纯. 基于视觉和语义融合特征的阶段式图像聚类[J]. J4, 2008, 42(12): 2043-2048.

LIU Kang-Miao, CHOU Guang, BO Jia-Dun, CHEN Chun, ZHOU Chun. . J4, 2008, 42(12): 2043-2048.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2008/V42/I12/2043

[1] 鲍必赛, 伍健荣, 楼晓俊, 刘海涛. 基于二维特征矩阵的特征融合算法[J]. J4, 2012, 46(11): 2081-2088.
[2] 姚拓中 项志宇 刘济林. 基于图像多特征融合的野外水体障碍物检测[J]. , 2009, 43(4): 605-609.