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基于局部和全局信息的改进聚类算法
被引量：
3
1
作者
许小龙
王士同
梅向东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期165-171,共7页
传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类...
传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类算法进行改进。改进算法考虑数据的分布信息,通过在局部信息目标函数中引入离散度矩阵,结合全局信息的目标函数,将目标函数最小化问题转换为分解稀疏矩阵特征的问题。在UCI机器学习数据集和公共数据挖掘数据集上的实验结果表明,与K-means及标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度更高。
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关键词
K-MEANS算法
谱聚类
离散度矩阵
特征分解
UCI数据集
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职称材料
基于在线Bayesian决策的动画场景切换检测方法
被引量：
3
2
作者
孙桃
谢振平
+1 位作者
梅向东
李宁东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第22期164-168,共5页
动画视频分析中,实时在线地检测场景切换点是一个基础任务。传统基于像素和阈值的检测方法,不仅需要存储整个动画视频,同时检测结果受目标运动和噪声的影响较大,且阈值设定也不太适用复杂的场景变换。提出一种基于在线Bayesian决策的动...
动画视频分析中,实时在线地检测场景切换点是一个基础任务。传统基于像素和阈值的检测方法,不仅需要存储整个动画视频,同时检测结果受目标运动和噪声的影响较大,且阈值设定也不太适用复杂的场景变换。提出一种基于在线Bayesian决策的动画场景切换检测方法,新方法首先对动画帧图像分块并提取其HSV颜色特征,然后将连续帧的相似度存入一个固定长度的缓存队列中,最后基于动态Bayesian决策判定是否有场景切换。多类动画视频的对比实验结果表明,新方法能够在线且更稳健地检测出动画场景切换。
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关键词
动画场景切换
在线检测
Bayesian决策
缓存队列
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职称材料
稀疏条件下的两层分类算法
被引量：
2
3
作者
仝伯兵
王士同
梅向东
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期27-36,共10页
在有限样本下距离量的选择对最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)算法有重要影响。针对以前距离量学习泛化性不强以及时间效率不高的问题,提出了一种稀疏条件下的两层分类算法(sparsity-inspired two-level classification algorithm,ST...
在有限样本下距离量的选择对最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)算法有重要影响。针对以前距离量学习泛化性不强以及时间效率不高的问题,提出了一种稀疏条件下的两层分类算法(sparsity-inspired two-level classification algorithm,STLCA)。该算法分为高低2层,在低层使用欧氏距离确定一个未标记的样本局部子空间;在高层,用稀疏贝叶斯在子空间进行信息提取。由于其稀疏性,在噪声情况下有很好的稳定性,可泛化性强,且时间效率高。通过在噪声数据以及在视频烟雾检测中的应用表明,STLCA算法能取得更好的效果。
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关键词
稀疏贝叶斯
两层分类
距离学习
视频烟雾检测
最近邻算法
有限样本
泛化性
时间效率
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职称材料
题名
基于局部和全局信息的改进聚类算法
被引量：
3
1
作者
许小龙
王士同
梅向东
机构
江南大学数字媒体学院
赞奇科技发展有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期165-171,共7页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011417)
文摘
传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类算法进行改进。改进算法考虑数据的分布信息,通过在局部信息目标函数中引入离散度矩阵,结合全局信息的目标函数,将目标函数最小化问题转换为分解稀疏矩阵特征的问题。在UCI机器学习数据集和公共数据挖掘数据集上的实验结果表明,与K-means及标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度更高。
关键词
K-MEANS算法
谱聚类
离散度矩阵
特征分解
UCI数据集
Keywords
K-means algorithm
spectral clustering
dispersion matrix
characteristic decomposition
UCI data set
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于在线Bayesian决策的动画场景切换检测方法
被引量：
3
2
作者
孙桃
谢振平
梅向东
李宁东
机构
江南大学数字媒体学院
赞奇科技发展有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第22期164-168,共5页
基金
国家科技支撑计划(No.2012BAH72F01)
文摘
动画视频分析中,实时在线地检测场景切换点是一个基础任务。传统基于像素和阈值的检测方法,不仅需要存储整个动画视频,同时检测结果受目标运动和噪声的影响较大,且阈值设定也不太适用复杂的场景变换。提出一种基于在线Bayesian决策的动画场景切换检测方法,新方法首先对动画帧图像分块并提取其HSV颜色特征,然后将连续帧的相似度存入一个固定长度的缓存队列中,最后基于动态Bayesian决策判定是否有场景切换。多类动画视频的对比实验结果表明,新方法能够在线且更稳健地检测出动画场景切换。
关键词
动画场景切换
在线检测
Bayesian决策
缓存队列
Keywords
animation scene change
online detection
Bayesian decision
buffer queue
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
稀疏条件下的两层分类算法
被引量：
2
3
作者
仝伯兵
王士同
梅向东
机构
江南大学数字媒体学院
赞奇科技发展有限公司
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期27-36,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170122
61272210)
+1 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011417)
江苏省"333"工程基金资助项目(BRA2011142)
文摘
在有限样本下距离量的选择对最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)算法有重要影响。针对以前距离量学习泛化性不强以及时间效率不高的问题,提出了一种稀疏条件下的两层分类算法(sparsity-inspired two-level classification algorithm,STLCA)。该算法分为高低2层,在低层使用欧氏距离确定一个未标记的样本局部子空间;在高层,用稀疏贝叶斯在子空间进行信息提取。由于其稀疏性,在噪声情况下有很好的稳定性,可泛化性强,且时间效率高。通过在噪声数据以及在视频烟雾检测中的应用表明,STLCA算法能取得更好的效果。
关键词
稀疏贝叶斯
两层分类
距离学习
视频烟雾检测
最近邻算法
有限样本
泛化性
时间效率
Keywords
parse Bayesian
two-level classification
distance learning
video smoke detection
KNN
finite samples
generalization
time efficiency
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部和全局信息的改进聚类算法
许小龙
王士同
梅向东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于在线Bayesian决策的动画场景切换检测方法
孙桃
谢振平
梅向东
李宁东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
稀疏条件下的两层分类算法
仝伯兵
王士同
梅向东
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015
2
在线阅读
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职称材料
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