基于禁忌搜索的图像聚类新方法  

A new method of image clustering based on Taboo search

作　　者：牛廷伟[1] 杨淑莹[1] 王丽贤[1] 

机构地区：[1]天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室,天津300384

出　　处：《天津理工大学学报》2011年第5期46-50,共5页Journal of Tianjin University of Technology

基　　金：天津市高等学校科技发展基金(20071308)

摘　　要：禁忌搜索(TS)是一种具有记忆功能算法,是在局部邻域搜索的基础上添加禁忌表和相应规则,在一段时间内该算法对那些最近搜寻到的局部最优个体不再或有选择地搜索,能够有效地避免重复搜索,降低搜索的时间复杂度,又能够有效地跳出局部最优,并且在搜索过程中始终保持对已搜索到的全局最优个体的记忆.本文将禁忌搜索算法应用在数字图像聚类问题中,通过多次实验证明禁忌搜索算法是能够很好的将数字图像中的样品进行有效的聚类,聚类正确率达到98%.Taboo search （TS） is an algorithm with memory, taboo table and its corresponding rules are added to neighbor- hood search, then local optimization of the individual will not be searched within a period of time or be searched under certain conditions. A circuitous search is avoided by taboo criteria and the time complexity of the search is reduced, the local optimization can be avoided effectively, the global optimum individual is maintained in the search process in the search process. In this paper, Taboo search is used to solve image clustering problem. The experimental results show that Taboo search is good at image clustering, whose accuracy rate is 98%.

关 键 词：禁忌搜索 模式识别 图像聚类设计 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]