圖像情感特征蟻群聚類算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術和計算機網(wǎng)絡的飛速發(fā)展及廣泛普及，數(shù)字圖像的數(shù)量急劇增長，各行業(yè)產生了大量的圖像數(shù)據(jù)。如何組織、表示、存儲、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，成為當前研究的熱點。由于圖像的特征向量是高維的，常規(guī)數(shù)據(jù)庫中采用的索引結構，不利于實現(xiàn)圖像快速檢索。為解決這一問題，“聚類”技術受到許多學者的關注。
　　 蟻群聚類算法是一種新型的優(yōu)化算法，具有分布式計算、易于與其他方法結合、魯棒性強

2、等特點，并且在圖像處理中具有廣泛的應用。但是現(xiàn)有的聚類算法還有一些弊端有待進一步改進,如處理不同類型屬性的能力較缺乏；往往需要先驗性知識去幫助設定輸入?yún)?shù)；處理噪聲數(shù)據(jù)的能力較弱；可擴展性不強等。因此，本文提出了一種改進的蟻群聚類算法，該算法解決了原算法聚類時由于隨機選擇聚類中心點使得聚類準確率不穩(wěn)定這一問題。因此該算法是一種更符合實際的算法。
　　 本文主要包含了以下幾個方面的內容：
　　 1.借鑒心理學研究成果，分析

3、了圖像低階特征與情感的對應關系，為課題的進行提供了理論依據(jù)。
　　 2.為充分利用圖像中的有用信息、降低情感推理的復雜度、提高效率，改進了一種圖像主顏色的提取算法。該算法首先利用眼動儀跟蹤眼動軌跡獲取圖像的感興趣區(qū)域，為強化感興趣區(qū)域對圖像情感的影響，采用不同區(qū)域特征賦于不同權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、過加權前后算法的對比實驗表明，以該方法提取的圖像特征為更加準確提取圖像的情感創(chuàng)造了條件。
　　 3.提出一種改進的蟻群聚類算法，該算法在每次聚類開始前首先計算相似性最小的兩個點作為起始的聚類中心點，聚類結束后再計算各個類之間的距離，將類間距離小于給定閾值的兩個類合并。
　　 4. 將提取出來的圖像主顏色構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性的基礎上，根據(jù)螞蟻覓食的原理，將改進的基于蟻群的