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基于拟Laplace谱的形状表示与聚类
基于拟Laplace谱的形状表示与聚类
来源 :华东理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户:gauxten01
【摘 要】
:
基于谱图理论的形状表示与聚类是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。针对不同形状的结构特征,通过对形状骨架点所构完全图的拟Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的高维数据投影至低维空间中,进而分析该数据在低维空间中的分布情况实现聚类。针对公共数据集的对比实验验证了该算法的有效性。
【作 者】
:
唐俊
梁亮
梁栋
朱明
【机 构】
:
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【出 处】
:
华东理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2011年06期
【关键词】
:
聚类
形状表示
图
拟Laplace谱
clustering shape representation graph quasi-Laplace spectrum
【基金项目】
:
国家自然科学基金(11071002),安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2011A008),安徽大学211工程学术创新团队项目
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基于谱图理论的形状表示与聚类是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。针对不同形状的结构特征,通过对形状骨架点所构完全图的拟Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的高维数据投影至低维空间中,进而分析该数据在低维空间中的分布情况实现聚类。针对公共数据集的对比实验验证了该算法的有效性。
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