圖像情感特征蟻群聚類算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展及廣泛普及，數(shù)字圖像的數(shù)量急劇增長，各行業(yè)產(chǎn)生了大量的圖像數(shù)據(jù)。如何組織、表示、存儲(chǔ)、管理、查詢和檢索這些大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，使人們快速地從海量數(shù)據(jù)中獲得有用信息，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。由于圖像的特征向量是高維的，常規(guī)數(shù)據(jù)庫中采用的索引結(jié)構(gòu)，不利于實(shí)現(xiàn)圖像快速檢索。為解決這一問題，“聚類”技術(shù)受到許多學(xué)者的關(guān)注。
　　 蟻群聚類算法是一種新型的優(yōu)化算法，具有分布式計(jì)算、易于與其他方法結(jié)合、魯棒性強(qiáng)

2、等特點(diǎn)，并且在圖像處理中具有廣泛的應(yīng)用。但是現(xiàn)有的聚類算法還有一些弊端有待進(jìn)一步改進(jìn),如處理不同類型屬性的能力較缺乏；往往需要先驗(yàn)性知識(shí)去幫助設(shè)定輸入?yún)?shù)；處理噪聲數(shù)據(jù)的能力較弱；可擴(kuò)展性不強(qiáng)等。因此，本文提出了一種改進(jìn)的蟻群聚類算法，該算法解決了原算法聚類時(shí)由于隨機(jī)選擇聚類中心點(diǎn)使得聚類準(zhǔn)確率不穩(wěn)定這一問題。因此該算法是一種更符合實(shí)際的算法。
　　 本文主要包含了以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：
　　 1.借鑒心理學(xué)研究成果，分析

3、了圖像低階特征與情感的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為課題的進(jìn)行提供了理論依據(jù)。
　　 2.為充分利用圖像中的有用信息、降低情感推理的復(fù)雜度、提高效率，改進(jìn)了一種圖像主顏色的提取算法。該算法首先利用眼動(dòng)儀跟蹤眼動(dòng)軌跡獲取圖像的感興趣區(qū)域，為強(qiáng)化感興趣區(qū)域?qū)D像情感的影響，采用不同區(qū)域特征賦于不同權(quán)重的策略提取圖像的主顏色值。以中國情感圖片系統(tǒng)(Chinese Affective Picture System，CAPS)中的800幅圖片作為數(shù)據(jù)源，通

4、過加權(quán)前后算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，以該方法提取的圖像特征為更加準(zhǔn)確提取圖像的情感創(chuàng)造了條件。
　　 3.提出一種改進(jìn)的蟻群聚類算法，該算法在每次聚類開始前首先計(jì)算相似性最小的兩個(gè)點(diǎn)作為起始的聚類中心點(diǎn)，聚類結(jié)束后再計(jì)算各個(gè)類之間的距離，將類間距離小于給定閾值的兩個(gè)類合并。
　　 4. 將提取出來的圖像主顏色構(gòu)造成了一種新的特征向量，在分析了圖像的多維低階特征與高階語義之間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，根據(jù)螞蟻覓食的原理，將改進(jìn)的基于蟻群的