基于仿射传播聚类的自适应手写字符识别

对于手写字符识别过程中相似字符较多且相同字符存在大量不规则书写变形的问题,提出一种改进的仿射传播聚类算法加入手写字符识别过程中。该算法基于原始仿射传播(AP)聚类算法,将其与聚类评判函数Silhouette结合,通过AP算法迭代过程自适应地改变偏向参数以调整类别数,并且结合每次聚类质量得到最优聚类结果。基于手写汉字识别的实验结果表明,加入了原始AP算法的识别率比传统识别过程得到的识别率总体提高1.52%,而加入改进AP算法的识别率又比加入原始AP算法的识别率总体提高了1.28%。该实验结果验证了加入聚类算法于手写字符识别过程的有效性,而改进AP算法相比原始AP算法在收敛性和聚类质量上都有一定的提高。     

基于粒子群的近邻传播算法

针对近邻传播（AP）算法中偏向参数与收敛系数对AP算法的聚类效果的局限性的问题,提出了一种基于粒子群的近邻传播算法（Pso—AP算法）．通过将AP算法中的偏向参数与收敛系数作为粒子,然后使用粒子群算法来对其进行智能地调整,进而提高AP算法的聚类效果．实验结果表明,该算法能有效地解决偏向参数与收敛系数对AP算法的聚类效果局限性,提高了聚类效果与收敛精度．     

基于PCA的仿射传播聚类算法

仿射传播聚类是一种快速有效的聚类方法。但对高维数据进行聚类时,由于数据信息的重叠,聚类结果往往会有较大误差。针对这个问题,提出了把主元分析（PCA）和仿射传播（AP）聚类相结合的PCA-AP算法,在保留原变量绝大部分信息的情况下对数据进行降维处理,然后在低维空间中用仿射传播聚类的方法进行聚类。由于剔除了冗余信息,算法得到的分类结果更加准确。实验结果表明该算法是有效的。     

属性样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法

仿射传播（Affinity propagation,AP）聚类算法是将所有待聚类对象作为潜在的聚类中心,通过对象之间传递的可靠性和有效性信息找到合适的聚类中心,从而计算出相应的聚类结果,但不适用子空间聚类。将粒度计算引入到仿射传播聚类算法中,提出属性与样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法（Entropy weighting AP algorithm for subspace clustering based on asynchronous granulation of attributes and samples,EWAP）。EWAP首先去除冗余属性,然后在每次聚类的迭代过程中修改属性的权重值。在满足一定条件迭代终止时,就会得到构成各兴趣度子空间的属性权重值,从而得到属性集的粒化结果以及相应的子空间聚类结果 。理论与实验证明EWAP算法既保留了AP算法的优点,又克服了该聚类算法不能进行子空间聚类的不足。     

基于仿射传播聚类的自适应数据空间划分及发酵过程高斯混合回归软测量模型建模（英文）

由于发酵过程存在多相和多模态特性,不满足高斯分布假设,使得传统软测量模型预测精度较低。基于高斯混合回归(GMR)的软测量模型能够很好的解决这个问题。然而,在确定混合高斯元数目上存在难度并且尚未得到解决。在本研究中,仿射传播聚类算法(AP)及其改进方法—自适应仿射传播聚类算法(ad AP)因其具有对数据空间进行自动划分的能力,被首次应用到基于高斯混合回归软测量建模数据预处理中。通过青霉素发酵过程仿真实验表明,仿射传播聚类方法和自适应仿射传播聚类方法都适用于高斯混合回归建模,但是后者对应软测量模型预测效果更好。     

指定类数下仿射传播聚类的快速算法①

针对Science杂志上提出的仿射传播（Affinity propagation）聚类产生指定类数的聚类结果时效率较低的问题,提出了基于多网格策略的快速算法。该算法采用多网格搜索策略来减少调用仿射传播算法的次数,改进偏向参数的上界以缩小搜索范围。新方法大幅度地提高了仿射传播聚类在指定类数下的速度性能。实验结果表明新方法十分有效,在运行时间上比现有方法减少了22％-90％。     

指定类数下仿射传播聚类的快速算法①

针对Science杂志上提出的仿射传播（Affinity propagation）聚类产生指定类数的聚类结果时效率较低的问题,提出了基于多网格策略的快速算法。该算法采用多网格搜索策略来减少调用仿射传播算法的次数,改进偏向参数的上界以缩小搜索范围。新方法大幅度地提高了仿射传播聚类在指定类数下的速度性能。实验结果表明新方法十分有效,在运行时间上比现有方法减少了22%－90%。     

仿射传播算法在图像聚类应用中的实现与分析

近年来,基于划分的聚类算法被广泛应用于数据和图像聚类中。针对应用最为广泛的k-均值算法在图像聚类中存在的聚类速度慢、效果差等问题,提出一种仿射传播算法应用于图像聚类中。提取图像中颜色、形状和纹理等特征向量,利用仿射传播算法对综合特征向量模型进行聚类,最后将仿射传播算法和k-均值算法对MIT图像的聚类作了对比分析。仿真实验表明,仿射传播算法在速度和聚类效果上均优于已有的k-均值算法,在准确性和实时性方面均能达到较好的效果。     

半监督的仿射传播聚类

仿射传播聚类算法快速、有效，可以解决大数据集的聚类问题，但当数据的聚类结构比较松散时，聚类准确性不高。该文提出了半监督的仿射传播聚类算法，在迭代过程中嵌入了有效性指标以监督和引导算法向最优聚类结果的方向运行。实验结果表明，该方法对于聚类结构比较紧密和松散的数据集，均可以给出较为准确的聚类结果。     

近邻传播聚类优化的角点检测改进算法

针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波（BF）角点检测改进算法。该算法在对图像进行双边滤波和多尺度角点检测的基础上,采用一种新型的聚类算法--近邻传播聚类算法（AP聚类算法）,对候选角点提取真实角点的效率进行优化,并对角点算子进行改进。实验是在VS2010+OpenCV平台实现的。结果表明提出的改进算法不仅提高了角点提取效率,而且更加精确地检测图像角点,具有更好的效果,更强的实用性。     

基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法

基于多代表点近邻传播聚类算法,提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。 该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域,然后计算每个区域中所有 像素的颜色向量平均值,并用区域数目代替原图像像素点数目,选用区域间的距离作为相似度 的测度指标,最后应用多代表点近邻传播聚类算法在区域相似度矩阵上进行二次聚类,得到最 终的图像分割结果。实验结果证明,提出的算法在大数据图像的分割中取得了较为满意的分割 效果,且分割效率较高。     

基于梯度方向直方图特征的多核跟踪

提出了基于梯度方向直方图特征的多核跟踪算法, 对跟踪过程中的光线变化和部分遮挡具有较强的鲁棒性. 该算法将目标分块, 分别提取出每块的核函数加权的梯度方向直方图特征. 目标模型和候选目标模型的相似度用所有块直方图间的Bhattacharyya系数之和进行度量, 目标的跟踪通过Mean shift算法最大化两者的相似度实现. 对车辆、人体等多个目标的跟踪验证了本文提出算法的有效性.     

一种结合半监督的改进自适应亲和传播聚类*

现有的自适应亲和传播聚类存在聚类时间长、精度低的缺点,提出了一种结合半监督的改进自适应亲和传播聚类（SAAP）。它首先利用半监督学习更新相似度矩阵,而后在亲和传播聚类的基础上,通过基于二分法判断实现自适应搜索有效聚类数空间,最后由加权评价函数确定最佳聚类。经实验证明,SAAP算法可以更快速地扫描有效聚类空间,并能够得到较小的错分率和较高的有效性评价。     

二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。     

基于图的流行排序的显著目标检测改进算法

针对现有基于图的流行排序的显著目标检测研究算法对于背景先验假设过于理想导致其在复杂背景图像检测中效果较不佳的问题,提出一种基于仿射传播聚类和流行排序的改进算法。首先根据位于边界的超像素集的颜色对比度进行背景提取;然后在背景估计和前景估计的显著性计算中利用仿射传播算法将提取的背景按颜色自适应聚类,根据各聚类簇分别采用经典的流行排序算法计算显著性,最后合并排序结果并融合多尺度显著值得到最终的显著图。在常用的公开的ASD、ECSSD、DUTOMRON和SED2数据集上与九种流行算法就准确率、召回率、F-measure、PR曲线和AUC值等指标和直观的视觉检测效果进行了比较,证明了所提算法的有效性。     

一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法

现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息(CSI),但这在实际系统中较难实现。针对这一问题,提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下,利用协同度设计输入矩阵,通过近邻传播的方式在全网内传播吸引度及归属度;然后,通过协作证据积累过程,生成多个协同簇。仿真结果表明,该算法的分簇性能接近于完全CSI下的利益树分簇算法,算法的收敛速度受系统内基站数的影响较小,收敛速度快,适用于实际系统。     

一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法

近邻传播算法(Affinity Propagation)是一种具有较高准确度的聚类算法,但是其具有较高的时间复杂度,且无法有效聚类结构松散数据,针对这两个问题,提出了一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法(MR-SAP)。算法首先利用MapReduce编程框架,在各个数据节点上运行AP算法,得到局部的聚类中心,以及代表每一个局部聚类中心成为全局聚类中心可能性的决策系数,然后综合局部聚类中心进行全局的AP聚类,其中初始参考度的选取依据输入的决策系数,最后通过引入IGP聚类评价指标比较聚类效果,引导算法向结果最优方向运行。实验结果表明该算法在处理不同大小、不同类型数据集时均具有良好的效率和扩展性,且具有较高的聚类精度。