利用数据引力进行图像分类

提出了一种建立在数据颗粒引力基础上的图像分类方法,此方法使用的数据颗粒质量是图像的特征(如图像的分形维).对于每一类别训练数据颗粒集,图像特征采用训练数据颗粒集中几幅图像特征的均值mi,用训练数据颗粒集的像幅数wi作为它的权重,那么第i个训练数据颗粒集的质量为wimi,而待检验数据颗粒是原子数据颗粒,其质量为1.假定待检验一幅图像数据颗粒j的特征为tm,那么第i个训练数据颗粒集与待检验一幅图像的数据颗粒j之间的距离为[mi-tm |.假定有3种不同类别的图像,从各类别中取出一部分图像组成3类训练数据颗粒集,求得每类数据颗粒集特征的均值和一幅待检验数据颗粒的特征值,按公式计算每类数据颗粒集对待检验数据颗粒的引力,3个引力中具有最大引力的类别即为待检验数据颗粒的类别.实验结果表明,基于数据引力的图像分类方法具有一定的优势.