快速Affinity Propagation聚类在木材缺陷识别中的应用

"基于改进的Affinity Propagation聚类的木材缺陷识别* (2012年)。本文介绍了一种利用快速Affinity Propagation (AP) 聚类算法来识别木材缺陷的新方法。通过对木材图像提取颜色矩特征，构建样本特征集，并通过平均平方残差阈值减少特征集和距离矩阵的维度，实现木材缺陷的自动定位和标记。实验结果显示，此方法在识别速度和准确性方面优于传统AP算法，平均识别时间约为0.557秒，查准率约为70.5%，查全率约为95.6%。" Affinity Propagation (AP) 聚类算法是一种无监督学习方法，由Frey和Dueck在2007年提出。不同于K-Means等需要预设类别数量的算法，AP算法允许所有数据点成为潜在的聚类中心（exemplars），并基于数据点之间的相似度进行聚类。它主要依赖于数据间的距离矩阵S，但当处理大规模数据时，内存需求大且计算速度慢。 为了改善AP算法的效率，文章提出了一种快速AP聚类方法——QAP。QAP通过计算样本的平方残差来量化样本间的相似度，从而降低距离矩阵S的维度，减少了内存开销并提高了计算速度。实验比较了QAP与传统AP算法，证实了QAP在识别速度上的显著提升。 在木材缺陷识别的具体应用中，首先对木材图像进行处理，提取颜色矩特征，这是一类统计特征，能有效反映图像的整体颜色分布。然后，构建样本特征集X，并计算样本之间的相似度矩阵。接下来，利用平均平方残差作为阈值进行降维，这有助于减少计算复杂性。最后，通过优化的AP算法自动识别木材的缺陷位置，并对其进行标记。实验结果表明，这种方法具有较高的识别准确性和较快的运行速度。 关键词包括：Affinity Propagation聚类、木材缺陷、自动识别和降维。此研究对木材质量检测、木材工业自动化以及图像处理领域具有实际意义，同时，改进的AP算法也为其他领域的聚类问题提供了新的思路。