频繁项集挖掘的研究进展及主流方法

关联分析作为数据挖掘的主要研究模块之一,主要用于发现隐藏在大型数据集中的强关联特征。而多数关联规则挖掘任务可分为频繁模式(频繁项集、频繁序列、频繁子图)的产生和规则的产生。前者发现数据集中满足最小支持度阈值的项集、序列与子图;后者从上一步发现的频繁模式中提取高置信度的规则。频繁项集挖掘是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心。十几年来,学者们致力于提高频繁项集的生成效率,从不同的角度进行改进以提高算法效率,大量的高效可伸缩性算法被提出。文中对频繁项集挖掘进行深入分析,对完全频繁项集、闭频繁项集、极大频繁项集的典型算法进行介绍和评述,最后对频繁项集挖掘算法的研究方向进行简要分析。     

基于频繁集的图像特征抽取

在图像分析领域,已有不少研究探讨了通过构建图像相邻像素之间的事务数据集,对图像纹理关联规则进行挖掘,但纹理关联规则仅存留最大项的频繁项集会使得很多信息丢失。为此提出了基于频繁项集的图像特征抽取方法,该方法首先基于项集的频繁度及空间分布筛选候选频繁项集,再定义每一个频繁项集的空间表达能力值构建特征集。在遥感图像上进行仿真测试,针对EM算法对初始设置比较敏感的特点,采用了对同一特征集指定不同聚类数目并比较对数似然值确定最终聚类结果的方法。实验结果表明,提出的频繁集对图像特征具有较好的表达。     

一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何从海量数据信息中挖掘出有用的关联规则已经成为人们广泛关注的问题,而在关联规则挖掘中,首要的问题就是如何高效地挖掘出频繁项集。针对已有FIMM算法作出改进,提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法N—FIMM,该算法在FIMM基础上去除大量冗余的非频繁项集的项集,减少计算可能频繁项集的工作量,同时缩小了矩阵规模,提高了空间效率。通过对矩阵操作,一次性地产生所有的频繁项集。试验结果表明,该算法对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法有了很大的改进,提高了挖掘效率。     

一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法

如何从海量数据信息中挖掘出有用的关联规则已经成为人们广泛关注的问题,而在关联规则挖掘中,首要的问题就是如何高效地挖掘出频繁项集.针对已有FIMM算法作出改进,提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法NFIMM,该算法在FIMM基础上去除大量冗余的非频繁项集的项集,减少计算可能频繁项集的工作量,同时缩小了矩阵规模,提高了空间效率.通过对矩阵操作,一次性地产生所有的频繁项集.试验结果表明,该算法对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法有了很大的改进,提高了挖掘效率.     

基于频繁项集的一种关联规则改进方法

关联规则是数据挖掘的一种常用方法。本文以Apriorl算法中频繁项集的概念为基础，在加入了元向量、子规则、父规则等概念后，提出一种关联规则挖掘的改进方法（Improve算法）。该方法克服了传统关联规则挖掘方法的不足，在产生频繁项集的同时进行规则挖掘，从而提高了挖掘效率。     

最大频繁项集挖掘算法综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新算法。     

基于十字链表的Apriori算法的研究与改进

在关联规则挖掘中,主要的问题是如何高效地产生频繁项集。对近年来一些基于十字链表的Apriori算法进行研究和分析,发现它们的候选频繁项集生成方法有很大的改进空间。提出一个基于十字链表的改进算法,优化候选频繁项集的生成方法,减少对事务数据库的扫描,大大提高了挖掘效率。     

关联规则挖掘中Apriori改进算法的研究

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一.在对关联规则挖 掘中基于Apriori算法的改进算法进行深入分析和研究后,本文根据Apriori算法的不足,提出了一种改进策略,从而得到一种优化的Apriori算法.最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨.     

基于项集优化重组的频繁项集发现算法

发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。     

一种基于多核微机的闭频繁项集挖掘算法

随着数据量的增长,如何快速有效发现频繁项集已成为挖掘关联规则的核心问题,而并行计算和闭频繁项集分别是一种处理大量数据直接有效的方法和频繁项集的无失真信息最小集合。分析一些经典闭频繁项集算法和并行关联规则算法及其不足,提出一种基于多核微机的并行闭频繁项集挖掘算法,提高了闭频繁项集挖掘的效率。     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

遥感图像的图像镶嵌方法

图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是计算机视觉领域和计算机图形学领域都十分关注的研究热点之一。通过对现有遥感图像镶嵌方法的研究，时其进行了归纳和总结，并介绍了几种常见的图像镶嵌关键技术。     

大规模图像集中的代表性图像选取

针对传统图像检索系统通过关键字搜索图像时缺乏语义主题多样性的问题,提出了一种基于互近邻一致性和近邻传播的代表性图像选取算法,为每个查询选取与其相关的不同语义主题的图像集合. 该算法利用互近邻一致性调整图像间的相似度,再进行近邻传播（AP）聚类将图像集分为若干簇,最后通过簇排序选取代表性图像簇并从中选取中心图像为代表性图像. 实验表明,本文方法的性能超过基于K-means的方法和基于Greedy K-means的方法,所选图像能直观有效地概括源图像集的内容,并且在语义上多样化.     

全景鸟瞰拼接图像的质量评价方法

针对全景拼接图像尚无有效的全参考质量评价方法,无法有效地选择最佳拼接方案以及优化系统参数的问题,创新性地提出一种基于图像信息采样的质量评价方法,即通过统计俯视图像素在原始图像中的对应分布,对原始图像素的重采样率和均值方差等统计信息进行分析评估。首先介绍一种车载环视摄像头下4个不同角度的视频图像拼接的方法,然后提出像素采样率性能指标,最后通过仿真实验与实际测试,对比图像方差、熵值和平均梯度等指标,证明了提出的评价方法能够有效地评价拼接图像质量和优化摄像头安装参数。     

Image

Abstract

In a few short years, Google has become one of the world's best known brands. Its strategies to preserve the brand image pose a challenge for information professionals who attempt to present Google's capabilities in a factual manner.     

基于图像匹配的CBERS-02B卫星HR相机图像拼接方法

中巴地球资源卫星(CBERS)02B星HR相机所获得的高分辨率遥感图像,是由3片TDICCD影像组成,由于TDICCD空间结构关系,导致3片TDICCD的原始影像间存在偏移现象。为此,在充分考虑TDICCD图像的空间几何特征和图像像元间相关性的基础上,利用基于灰度的匹配算法,并结合TDICCD成像原理的特点,提出了一种新的高分辨率遥感CBERS\|02B星HR相机的影像拼接方法,整景拼接精度达到亚像元级。     

基于低分辨率彩色指导图像的深度图像超分辨率重建

传统的以彩色图像为指导的深度图像超分辨率(SR)重建方法,参考图像必须为高分 辨率彩色图像,彩色图像的分辨率决定了深度图像的放大上限。同时,实际应用中可能只存在低 分辨率彩色图像,此时上述方法也不再适用。为此,探讨使用任意分辨率彩色图像为指导的深度 图像SR 重建方法。首先,使用大量不同类别的图像SR 算法对输入彩色图像进行上采样,得到 高分辨率彩色图像并以此作为指导图像,然后采用基于二阶总广义变分方法,将由低分辨率彩色 图像重建得到的图像作为正则约束项,添加图像边缘信息,构建目标函数,将深度图像SR 重建 问题转化为最优化问题,再通过原-对偶方法求解,最终得到高分辨率深度图像。探讨了之前被 相关方法所忽略的情形,该方法可以适用于任意分辨率的彩色指导图像。并且通过相关实验发现 了令人惊异的现象,即通过使用低分辨率彩色图像放大后作为指导,可以得到与使用高分辨率彩 色指导图像相近甚至更好的结果,对相关问题的研究和应用具有一定参考意义。     

基于内容检索的图像自动标注方法研究

图像标注技术是近年来的研究热点。为了更好地解决图像自动标注问题,提出了一个基于检索和重排序的标注方法。在检索阶段,通过使用基于MSF的全局特征对待标注图像进行基于内容的检索,从而在图像数据库中得到一系列的相似图像数据集;在重排序阶段,利用随机漫步方法对相似图像数据集的标注信息进行重排序,最终排序后的关键词则为待标注图像的标注信息。该方法不仅跳过了漫长的训练阶段,而且充分利用了网络上那些已经具有标注信息的图像,具有较好的稳定性和可扩展性。实验结果显示了该方法的有效性。     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。