10.3321/j.issn:1001-506X.2009.12.006
结合Nystr(o)m逼近的图半监督纹理图像分割
针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法.该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据.该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解.但是,对于图像分割来说,构造稀疏图的运算时间较长,针对这一问题,提出采用Nystr(o)m逼近方法来降低计算复杂度.合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量,结合Nystr(o)m逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率.
纹理图像分割、半监督学习、谱聚类、Nystr(o)m逼近
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TN911.73
国家自然科学基金60672126,60803097;国家高技术研究发展计划863计划2007AA122223,2008AA012125;教育部重点项目108115资助课题
2010-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
2820-2825
