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Unsupervised image categorization with improved spectral clustering

机译:具有改进的光谱聚类的无监督图像分类

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摘要

This paper presents an approach for unsupervised image categorization which can be used in non-label image library. We extract the basic feature from image, and by using bag of words model and spatial pyramid matching we manage to improve image descriptor performance. To get better clustering performance we propose an improved spectral clustering approach and use it to achieve our image categorization object. We test our approach on two widely used image datasets. Furthermore we compare our approach to several methods and experimental results show that our approach is effective.
机译:本文提出了一种可在非标签图像库中使用的无监督图像分类方法。我们从图像中提取基本特征,并通过使用词袋模型和空间金字塔匹配来设法提高图像描述符的性能。为了获得更好的聚类性能,我们提出了一种改进的光谱聚类方法,并将其用于实现我们的图像分类对象。我们在两个广泛使用的图像数据集上测试了我们的方法。此外,我们将我们的方法与几种方法进行了比较,实验结果表明我们的方法是有效的。

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