圖像子空間聚類與分類算法研究的開題報(bào)告

圖像子空間聚類與分類算法研究的開題報(bào)告一、選題背景在計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域，圖像聚類和分類是兩個(gè)非常重要的課題。一般來(lái)說(shuō)，通過把相似的圖像分到同一個(gè)簇（cluster）里面，聚類算法可以幫助我們更好地理解圖像的結(jié)構(gòu)和特征。而分類算法則主要用于將圖像劃分到已知的類別中去，并且能夠幫我們實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的圖像識(shí)別。不過，這些算法的計(jì)算量比較大，所以如何快速準(zhǔn)確地進(jìn)行圖像聚類和分類成為了研究的熱點(diǎn)問題。圖像子空間聚類和分類算法則是這個(gè)領(lǐng)域的一個(gè)分支，它將圖像劃分到不同的子空間中去，在每個(gè)子空間內(nèi)進(jìn)行聚類和分類。通過這種方法的話，我們就可以在比較短的時(shí)間里面實(shí)現(xiàn)圖像的聚類和分類，并且可以得到更好的結(jié)果。二、選題意義圖像聚類和分類的應(yīng)用非常廣泛，它可以應(yīng)用到很多領(lǐng)域。比如說(shuō)，在數(shù)字媒體領(lǐng)域可以通過圖像聚類和分類來(lái)實(shí)現(xiàn)圖片分類、視頻分類、音頻分類等。在安防領(lǐng)域，圖像聚類和分類可以被用于人臉識(shí)別、車輛識(shí)別等。在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，圖像聚類和分類則可以用于影像診斷中。圖像子空間聚類和分類算法則可以幫助我們更快速地對(duì)圖像進(jìn)行聚類和分類，并且能夠得到更好的結(jié)果，因此具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。三、研究目標(biāo)本次研究的主要目標(biāo)是：1.概述當(dāng)前圖像子空間聚類和分類算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；2.深入研究和分析圖像子空間聚類和分類算法的理論和方法；3.實(shí)現(xiàn)圖像子空間聚類和分類算法，并且進(jìn)行相關(guān)算法實(shí)驗(yàn)，測(cè)試其表現(xiàn)。四、研究方法本次研究主要運(yùn)用以下兩種方法：1.文獻(xiàn)綜述法：通過對(duì)該領(lǐng)域內(nèi)文獻(xiàn)的綜合、翻譯和分析，總結(jié)當(dāng)前目前子空間聚類和分類算法的研究進(jìn)展和不足，以及存在的問題和解決方案。2.實(shí)驗(yàn)研究法：實(shí)現(xiàn)圖像子空間聚類和分類算法，并通過相關(guān)實(shí)驗(yàn)，評(píng)估其性能和表現(xiàn)。五、研究計(jì)劃本次研究的時(shí)間計(jì)劃大致如下：1.第一周：研究圖像聚類和分類的相關(guān)理論知識(shí)和方法；2.第二周：研究圖像子空間聚類和分類算法的相關(guān)理論和方法；3.第三周：實(shí)現(xiàn)圖像子空間聚類和分類算法，并進(jìn)行相關(guān)算法實(shí)驗(yàn)；4.第四周：分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)并展望之后的研究方向；5.第五周：完成畢業(yè)論文初稿，進(jìn)行修改和完善。六、參考文獻(xiàn)[1]何剛,王學(xué)成.基于子空間分解的圖像聚類技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2013,23(3):1-5.[2]XIELei,HEXiao-Peng,XUJun,etal.Imageclusteringbasedonlocalsubspaceaffinity[C].IEEEInternationalConferenceonImageProcessing.IEEE,2012:1217-1220.[3]LiuT,DachengTAO,LiX,etal.Subspaceclusteringbyblock-diagonalrepresentation[C].IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2013:3014-3021.[4]WuF,LeungMKH.RobustSubspaceClusteringviaThresholdingRidgeRegression[J].IEEETransactionsonSignalProcess