国家自然科学基金(61163006)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 相关机构：江西师范大学复旦大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于约束主成份分析的文本聚类算法
- 2013年
- 主成份分析对高维数据进行维数约简可有效提高聚类算法的性能,但这种方法容易丢失部分对聚类具有贡献的成份.为在维数约简的同时保留对聚类具有贡献的成份,提出一种维数约简与聚类交互进行的迭代算法.每次迭代可表示为约束优化问题,并可求解此优化问题的解析解,进而给出相应的迭代聚类算法,称之为基于约束主成份分析的本文聚类.在Reuter21578、WebKB文档集上的实验结果表明,文中方法与k-均值聚类、非负矩阵分解聚类和谱聚类相比具有较好的性能.
- 王明文叶浩左家莉
- 关键词：聚类迭代
- 大量类别下非纹理对象实时检测与识别被引量：1
- 2015年
- 现有的对象检测方法主要针对特定对象,当类别比较多时,难以实现实时检测与识别。提出了一种基于Objectness和梯度方向模板的大量类别下非纹理对象的实时检测与识别算法。该方法首先通过计算图像Objectness值来评价待测图像中可能出现对象的区域,大量减少可能匹配的窗口。在此基础上,在可能出现对象的区域,采用基于模板主方向和查找表的模板匹配方法,实现大量类别下非纹理对象的实时检测与识别。该方法对非纹理物体的鲁棒性较好,同时在匹配的过程中也是方向无关的。
- 陶军刘建明王明文万剑怡
- 关键词：鲁棒性
