【摘 要】
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视觉词典树是通过视觉词袋（Bag of Visual Words,BoVW）模型将-组图像形成单词表征场景.它主要通过聚类算法构造视觉词典树,为了改进K-Means在寻找聚类中心的过程中受到噪声异常
【机 构】
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安徽工程大学检测技术与节能装置安徽省重点实验室
【基金项目】
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检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放基金资助项目(2017070503B026)
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视觉词典树是通过视觉词袋（Bag of Visual Words,BoVW）模型将-组图像形成单词表征场景.它主要通过聚类算法构造视觉词典树,为了改进K-Means在寻找聚类中心的过程中受到噪声异常维度的干扰,基于K中心算法提出了-种分层视觉词典树构造方法.该方法提出了从每次迭代后的聚类特征点中随机地选取新的中心点,可避免因噪声异常维度使计算中心点位置时有较大误差,从而可提高聚类质量,使类簇更加紧凑.在图像的分类实验中,分别使用K-Means和K中心算法对构建的视觉词典树进行性能评价,实验结果证明通过K中
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