【摘 要】
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针对场景密集人群移动过程中存在遮挡和倒影问题,提出一种新的谱聚类算法用于人群聚类。首先构造一种新的邻接矩阵作为谱聚类的输入参数,然后再构造一种新的拉普拉斯矩阵,通过选取拉普拉斯矩阵的四个最小特征值组成特征向量。采用K-means算法对特征向量进行聚类得到人群聚类指数,并将聚类指数映射至图像。通过在CCD、CMD、MPT国际公开数据集上进行实验,上述算法较其它其他人群聚类算法得到更高的聚类纯度(Pu
【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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国家自然科学基金项目(61802082,61762020),贵州省教育厅自然科学基金项目(黔教合KY字[2017]129,黔教合KY字[2018]018)。
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针对场景密集人群移动过程中存在遮挡和倒影问题,提出一种新的谱聚类算法用于人群聚类。首先构造一种新的邻接矩阵作为谱聚类的输入参数,然后再构造一种新的拉普拉斯矩阵,通过选取拉普拉斯矩阵的四个最小特征值组成特征向量。采用K-means算法对特征向量进行聚类得到人群聚类指数,并将聚类指数映射至图像。通过在CCD、CMD、MPT国际公开数据集上进行实验,上述算法较其它其他人群聚类算法得到更高的聚类纯度(Purity)、FM(F-Measure)值、AUC值和更高的检测率,说明了本文提出的基于改进谱聚类算法的有效性。
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