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    1、纹理分类的概要内容

    ①首先,纹理特征提取:确定不同纹理的特征描述,然后从便于分类的角度出发对所得特征描述处理得到相应特征向量
    ②接着,训练:建立特定分类器,将训练集的特征向量放入分类器中训练
    ③最后,分类:训练好了的分类器就会对测试集中的每一幅图像进行分类。

    2、文章算法的基本思想

    步骤:

    1. 稠密采样
      对单个像素点周围的9*9=81个像素,进行稠密采样。这里还用随机投影的方法对81个像素点进行了降维。
    2. K-means聚类
    3. 得到直方图
      对每张图片形成直方图。
    4. SVM分类

    这和bag-of-words词袋模型的原理基本是一样的,只不过在纹理中叫做基元texton。

    这篇文章是在Zisserman的 A Statistical Approach to Material Classification Using Image Pathches, PAMI,2009. 上面改进的。

    3、K-means聚类算法

    基本思想:
    然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。
    聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。

    注意:
    1. 以欧式距离作为相似度测度:
    采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
    2. k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果有较大影响

    算法过程如下:
    1)从N个文档随机选取K个文档作为质心
    2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类
    3)重新计算已经得到的各个类的质心
    4)迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束

    具体实现如下:
    输入:k, data[n];
    输出:满足方差最小标准的k个聚类。
    1)选择k个初始中心点,例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
    2)对于data[0]….data[n],分别与c[0]…c[k-1]比较,假定与c[i]差值最少,就标记为i;
    3)对于所有标记为i点,重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数;
    4)重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。

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