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基于密度聚类算法的照片分类技术
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  • 作者:陈志伟 ; 刘宇涵
  • 关键词:照片归类 ; 密度聚类算法 ; 参数量化
  • 中文刊名:科学技术创新
  • 英文刊名:Scientific and Technological Innovation
  • 机构:上海立信会计金融学院信息管理学院;
  • 出版日期:2019-08-06
  • 出版单位:科学技术创新
  • 年:2019
  • 期:23
  • 基金:2018年上海市大学生创新创业项目《校园回忆库平台的构建》(项目编号:201811047097)的基金支持
  • 语种:中文;
  • 页:80-81
  • 页数:2
  • CN:23-1600/N
  • ISSN:2096-4390
  • 分类号:TP391.41
摘要
随着智能手机越来越多的成为人生活的部分,拍照作为智能手机的功能,也越来越多被使用。以此生产出来了数以亿计的照片。这些成千上万照片往往存在手机相册、SD卡这样的内置存储中或者以移动硬盘、NAS(网络附属存储)为代表的外置存储中,用户因为照片的数量太多,很难找到自己想要的照片。如何管理与组织巨大数量的照片成为了用户一个比较麻烦的问题。通过观察包括聚会、旅行、体育比赛、踏青、婚礼等不同活动,对于同一活动,不同照片的元特征(GPS、对焦距离、光圈、体积大小、时间戳等)以及视觉内容(灰度、色调、明暗等)有着很多相似程度,利用照片的视觉与元特征相似程度来进行照片的聚集归类。本文提出了一个方法,将图片的元特征和视觉特征的参数量化,使用利用密度聚类算法(DBSCAN算法),与照片与照片之间的相似性对照片分类。本文提出的算法也满足可扩展性的要求,以便添加新的照片的时候将自动完成分类。
        
引文
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    [4]陈晗婧.SIFT特征匹配技术研究与应用[D].南京:南京理工大学,2017.
    [5]崔哲.基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配[D].北京:电子科技大学,2016.

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