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基于互相关的二阶段时间序列聚类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种高效的时间序列聚类方法,以互相关函数为基础,通过二阶段的方法实现更低时间复杂度下的时间序列聚类。第一步以时间序列符号化为基础,通过设计符号化序列特征抽取算法,抽取特征时间段;第二步以互相关函数为基础,通过改进的互相关函数步骤,实现更快速的时间序列聚类。实验结果表明,该方法可以适应稀疏及密集的时间序列数据抽取,同时与传统的聚类距离公式相比,处理速度更快,对时间序列形状的缩放有更好的表示效果,并能保持较高准确性。 相似文献
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二值图像连通域(物体)的形状特征(面积、周长、圆形度和重心等)在物体识别、文档图像分析等计算机视觉领域有着广泛的应用.在进行连通域形状特征的计算时,首先要使用连通域标记算法将每个连通域用不同标号标记,再计算每个连通域的形状特征.针对现有的相关算法只能计算没有孔洞的连通域的形状特征的问题,提出一种可以计算含有孔洞的物体的形状特征的算法.在基于边界追踪的连通域标记算法的基础上,在进行连通域标记的同时融合形状特征的计算.算法在线性时间内完成且所需内存空间小.实验结果表明,算法能正确地、有效地计算含有孔洞的物体的形状特征. 相似文献
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提出了一种基于段的连通域标记处理算法,同时对纸病区域进行连通域标记和形状特征值提取,旨在提高纸病检测的准确率和效率。该算法利用纸病区域为简单连通图像的特点,采用段技术实现了纸病区域的标记处理,探讨了在标记处理同时快速统计与形状特征值计算有关的中间参数的方法,利用标记结果及形状特征值实现了纸病的快速检测。该算法优化了标记处理与形状特征值提取的过程,减少了纸病图像的扫描次数。结果表明,该算法达到了准确、快速的纸病检测效果,且易于扩展到实际的纸病检测系统中。 相似文献
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