王芬
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 供职机构：重庆大学更多>>
- 发文基金：国家电网公司科技项目国家自然科学基金重庆市科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多层次特征表示的场景图像分类算法被引量：8
- 2017年
- 针对场景图像种类增多、场景复杂度增加和场景内容增大的趋势,本文提出了一种基于多层次特征表示的场景图像分类算法。首先采用Object Bank目标属性的高层特征表示方法,经分类器预测出该图像所属的场景主题;然后在同一场景主题内,采用基于底层特征的局部约束低秩编码方法提取图像特征;在低秩编码方法中加入局部约束正则化并采用F-范数替代核范数的优化方法,减少计算复杂度,实现对场景图像较为细致的理解。这种由高层特征和底层特征相结合的多层次特征表示方法,从对象特征的粗理解到底层细节特征的详细解析,充分利用了不同特征间层层递进和互补的关系,实验结果证明了本文算法的有效性。
- 范敏韩琪王芬宿晓岚徐浩吴松麟
- 关键词：计算机应用
- K近邻的自适应谱聚类快速算法被引量：4
- 2015年
- 谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过程需要较大的时间和内存开销。研究从构造相似度矩阵入手,以传统NJW算法为基础,提出一种基于K近邻的自适应谱聚类快速算法FA-SC。该算法能自动确定尺度参数σ;同时,对输入数据集分块处理,并用基于K近邻的稀疏相似度矩阵保存样本信息,减少计算的内存开销,提高了运行速度。通过实验,与传统谱聚类算法比较,FA-SC算法在人工数据集和UCI数据集上能够取得更好的聚类效果。
- 范敏王芬李泽明李志勇张晓波
- 关键词：谱聚类K近邻自适应
- 基于多层次特征表示的场景图像分类算法研究
- 场景图像的分类作为机器视觉最常见的图像识别任务之一，旨在通过提取并分析图像中特征，将相似内容的图像分到同一类别。对于计算机而言，输入的图像是数字矩阵的形式，如何对庞大的数字信息提取有用的特征用来区分场景中的内容成为计算机...
- 王芬
- 关键词：场景图像
- 文献传递
- 一种快速局部约束低秩编码的图像分类方法
- 本发明公开了一种快速局部约束低秩编码的图像分类方法，该方法分字典学习部分、训练部分和测试部分。字典学习部分是根据数据集提取的所有SIFT特征学运用到k‑menas方法聚类或其他字典学习方法得到相应的字典。训练部分选取每个...
- 范敏王芬杜思远
- 文献传递
- 一种快速局部约束低秩编码的图像分类方法
- 本发明公开了一种快速局部约束低秩编码的图像分类方法，该方法分字典学习部分、训练部分和测试部分。字典学习部分是根据数据集提取的所有SIFT特征学运用到k-menas方法聚类或其他字典学习方法得到相应的字典。训练部分选取每个...
- 范敏王芬杜思远
- 文献传递
