【摘 要】
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图像分割是基于内容的服装图像检索系统的重要研究内容之一,传统的模糊C均值聚类算法在用于图像分割时,存在对样本分布和输入参数有限制、收敛于局部最优解、对噪声敏感等缺
【基金项目】
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湖南省研究生科研创新项目(CX2017B783);湖南省教育厅科学研究项目(15C0332);湖南工程学院校级青年科研课题(XJ1409)
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图像分割是基于内容的服装图像检索系统的重要研究内容之一,传统的模糊C均值聚类算法在用于图像分割时,存在对样本分布和输入参数有限制、收敛于局部最优解、对噪声敏感等缺点.本文加入高斯核函数优化空间样本数据计算,并利用局部空间信息提高图像分辨能力,有效改善了模糊聚类算法.通过实验发现,改进的算法提高了图像类与类之间的分离性,分割结果更准确,对样本间的微小差别处理较好,具有更加可靠的性能.
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