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基于卷积神经网络和二进制K-means的图像快速聚类
被引量：
2
1
作者
柯圣财
李弼程
+2 位作者
唐永旺
吴志兵
万建平
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第5期970-979,共10页
当前主流的图像聚类方法采用的视觉特征缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,而且传统的聚类算法计算复杂度较高,聚类效率低,难以适应大数据环境。针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和二进制K-means的图像快速聚类方法...
当前主流的图像聚类方法采用的视觉特征缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,而且传统的聚类算法计算复杂度较高,聚类效率低,难以适应大数据环境。针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和二进制K-means的图像快速聚类方法。首先,利用卷积神经网络学习图像内容的内在隐含关系,得到图像高阶特征,增强特征的视觉表达能力和区分性;然后,利用哈希方法将高维图像特征映射为低维二进制哈希码,并通过对聚类中心构造多索引哈希表来加速寻找最近的聚类中心,以降低时间复杂度;最后,利用二进制K-means完成二进制哈希码的快速聚类。在ImageNet-1000图像集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力、提高图像聚类效率、性能优于当前主流方法。
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关键词
深度学习
图像聚类
卷积神经网络
二进制K-means
多索引哈希
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题名
基于卷积神经网络和二进制K-means的图像快速聚类
被引量：
2
1
作者
柯圣财
李弼程
唐永旺
吴志兵
万建平
机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
华桥大学计算机科学与技术学院
江南计算技术
研究
所
西安卫星测控研究中心
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第5期970-979,共10页
基金
国家自然科学基金(60872142)资助项目
文摘
当前主流的图像聚类方法采用的视觉特征缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,而且传统的聚类算法计算复杂度较高,聚类效率低,难以适应大数据环境。针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和二进制K-means的图像快速聚类方法。首先,利用卷积神经网络学习图像内容的内在隐含关系,得到图像高阶特征,增强特征的视觉表达能力和区分性;然后,利用哈希方法将高维图像特征映射为低维二进制哈希码,并通过对聚类中心构造多索引哈希表来加速寻找最近的聚类中心,以降低时间复杂度;最后,利用二进制K-means完成二进制哈希码的快速聚类。在ImageNet-1000图像集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力、提高图像聚类效率、性能优于当前主流方法。
关键词
深度学习
图像聚类
卷积神经网络
二进制K-means
多索引哈希
Keywords
deep learning
image clustering
convolutional neural network
binary K-means
multi-index hashing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络和二进制K-means的图像快速聚类
柯圣财
李弼程
唐永旺
吴志兵
万建平
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017
2
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