广东省教育部产学研结合项目(2008B0900254)
- 作品数：3 被引量：19H指数：3
- 相关作者：曹江中戴青云王贤伟姜文超王森洪更多>>
- 相关机构：广东工业大学更多>>
- 发文基金：广东省教育部产学研结合项目广东省现代信息服务业发展专项资金扶持项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MapReduce的外观设计专利图像检索方法被引量：12
- 2012年
- 工业设计领域中,对外观设计知识产权保护的需求日益增大,为解决外观设计专利图像检索数据的快速增长与检索实时性之间的矛盾,将基于内容的图像检索技术应用于MapReduce框架中,开发了外观设计专利智能检索系统.Map任务提取示例图像的形状、纹理以及颜色特征,与专利特征库中的特征进行相似度匹配计算,Reduce任务对Map任务的匹配结果进行相似度排序,得到检索结果.实验表明,该方法能够均衡系统负载,提高资源利用率,有效降低了在大数据集上进行图像检索的时间.
- 王贤伟戴青云姜文超曹江中
- 关键词：MAPREDUCE外观设计专利图像检索分布式计算
- 基于语义分类的外观专利图像快速检索系统被引量：3
- 2012年
- 针对大规模专利图像特征库的特点,使用边缘轮廓距离与分块特征相结合的方法提取低层视觉特征,结合基于K均值聚类的分类索引方法,兼顾语义相似和视觉特征相似,对专利图像库数据构建索引结构,实现了先分类后检索的功能。实验结果表明,方法不仅提高了检索速度,而且提高了检索的语义敏感度。
- 李旭明戴青云曹江中曹璐
- 关键词：特征提取聚类语义分类图像检索
- 基于均值的谱聚类特征向量选择算法被引量：4
- 2013年
- 在数据聚类当中,谱聚类是最流行的方法之一,其性能取决于所选取相关图的拉普拉斯(Laplacian)矩阵的特征向量。对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用Laplacian矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示。然而,对于某些分类问题,这K个特征向量不一定能够很好地体现原始数据的信息。本文提出一种基于均值的谱聚类特征向量选择算法。该算法首先得出图的Laplacian矩阵的前3K个最大特征值的均值,然后选取K个离均值最近的特征值所对应的特征向量。相比传统谱聚类算法,该算法在UCI数据集上获得了较好的聚类性能。
- 王森洪戴青云曹江中朱婧
- 关键词：谱聚类LAPLACIAN矩阵特征值均值
