吴静丽

作品数：2被引量：6H指数：1
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供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文主题：聚类错误率K-均值FISHER线性判别均方更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《电脑知识与技术》更多>>
所获基金：江苏省自然科学基金更多>>
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基于Fisher线性判别率的加权K-means聚类算法被引量：5
《计算机应用研究》2010年第12期4439-4442,共4页杨鹤标 薛艳锋 冯进兰 沈项军 吴静丽 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009199);江苏大学高级人才资助项目(1283000347)
为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法。
关键词：K-均值 聚类 Fisher线性判别率 特征加权 熵 调整随机指标 类内错误率均方和 
基于视频关键帧的水印嵌入算法研究被引量：1
《电脑知识与技术》2010年第8期6328-6330,共3页吴静丽 马建斌 沈年凤 张文明 
现有视频水印技术需将水印同等嵌入到所有视频帧中进行版权保护,这大大增加水印嵌入负担。为减少资源浪费,提高水印嵌入效率,该文提出了一种在视频关键帧中嵌入水印的算法。该算法首先利用PCA方法提取出视频帧的主要特征,并根据此内容...
关键词：关键帧 PCA 聚类 DCT 
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