【摘 要】
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为解决在处理和计算视觉大数据中遇到的速度瓶颈,提出了一种模糊聚类局部保存投影算法用于视觉数据的特征提取应用中。首先,通过某种方法对图像进行分割;接着,将通过统计方法
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院,贵州民族大学教务处,贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61802082,61263034,61762020);贵州省科技厅计划基金(黔科合J字[2014]2094号);贵州省教育厅自然科学基金(黔教合KY字[2017]129);贵州省教育厅创新群体重大研究项目(黔教合KY字[2018]018);教育部产学合作协同育人基金(201702044007)资助
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为解决在处理和计算视觉大数据中遇到的速度瓶颈,提出了一种模糊聚类局部保存投影算法用于视觉数据的特征提取应用中。首先,通过某种方法对图像进行分割;接着,将通过统计方法对图像进行特征描述得到相应的视觉数据;然后,通过提出的模糊聚类局部保存投影对视觉数据进行特征提取;最后,通过Ada Boost对提取后的特征进行识别分类。经在国际公开的UCAS-AOD和Flower-102数据集上进行大量实验,经实验对照,结果验证了模糊聚类局部保存投影算法在视觉数据特征提取中的有效性。
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