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A divisive hierarchical clustering-based method for indexing image information

机译:一种基于分裂层次聚类的索引图像方法   信息

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摘要

In most practical applications of image retrieval, high-dimensional featurevectors are required, but current multi-dimensional indexing structures losetheir efficiency with growth of dimensions. Our goal is to propose a divisivehierarchical clustering-based multi-dimensional indexing structure which isefficient in high-dimensional feature spaces. A projection pursuit method hasbeen used for finding a component of the data, which data's projections onto itmaximizes the approximation of negentropy for preparing essential informationin order to partitioning of the data space. Various tests and experimentalresults on high-dimensional datasets indicate the performance of proposedmethod in comparison with others.
机译:在图像检索的大多数实际应用中,需要高维特征向量,但是当前的多维索引结构随着维数的增长而失去了效率。我们的目标是提出一种基于分割层次聚类的多维索引结构,该结构在高维特征空间中非常有效。已经使用投影追踪方法来找到数据的组成部分,该数据在其上的投影最大化了用于准备基本信息以便划分数据空间的负熵近似。在高维数据集上的各种测试和实验结果表明了该方法相对于其他方法的性能。

著录项

  • 作者

    Izadpanah, Najva;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
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