新的改进K-means算法的图像检索方法

马娟娟; 张伟; 李朝锋; 杨弘

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新的改进K-means算法的图像检索方法

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提出一种改进K-means算法的初始类心选取方法.首先基于HSV颜色空间计算样本图像和图像库中所有图像的特征向量,将样本图像的特征向量作为第一个初始类心,然后计算图像库所有图像距离样本图像的特征向量距离,找出距离最大的特征向量作为第二个初始类心,在剩下的特征向量中找到距离前两个初始类心和最大的特征向量作为第三个初始类心,依次类推确定剩下的初始类心,然后进行聚类,最后进行图像检索.实验结果论证了此算法的有效性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2014年第12期|148-151|共4页
作者
马娟娟; 张伟; 李朝锋; 杨弘;
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作者单位

江南大学物联网工程学院;

中国水产科学研究院淡水渔业研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.413;
关键词
图像检索; K-means算法; HSV颜色空间; 初始类心; 特征向量;

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