【摘 要】
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针对蛋白质结构的自动分类需求,提出一种基于BOVF方法的蛋白质结构分类与检索新算法。该算法利用SURF提取蛋白质结构各视角图像的局部特征,利用K-means对所有特征进行聚类分
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院; 北方民族大学数学与信息科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61462002,61261043);宁夏回族自治区高等学校科学研究项目(NGY2012147);民族大学科学研究项目(2013XYZ024)
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针对蛋白质结构的自动分类需求,提出一种基于BOVF方法的蛋白质结构分类与检索新算法。该算法利用SURF提取蛋白质结构各视角图像的局部特征,利用K-means对所有特征进行聚类分析生成视觉词典,统计视角图像的特征在视觉词典中出现的频率并生成特征直方图,以此直方图作为蛋白质结构的特征,使用KLD计算2个结构之间的相似度。3个实验分别被用来检验本文算法的分类和检索性能。实验结果证明本文算法具有比较算法无法达到的分类效果和检索性能。
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