二进制图像聚类新法：HSIC提升效率与扩展性

"高效可扩展的二进制图像聚类方法"是一项创新性的研究，针对大规模多视点图像聚类这一长期存在的挑战提出了新的解决方案。该方法名为HSIC（高度经济化的可扩展图像聚类），其核心在于利用二进制压缩的方式从根本上改进传统图像聚类方法。HSIC将二元表示学习和高效的二元聚类结构学习整合到一个联合框架中，通过捕捉多视图图像之间的潜在相关性，尤其是共享信息和个体信息的结合，实现二进制表示的学习。 具体来说，HSIC通过利用不同视角的图像特征，如局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）和全局描述符GIST等，将其转化为二进制编码。这种转换不仅减少了连续值的计算负担，而且通过离散优化方法，能够实现对二值质心的鲁棒聚类分配，使得聚类过程中大量的欧几里得距离计算被有效地替换为更简洁的二进制异或操作。这显著降低了计算时间和内存占用，提高了聚类效率。 与单一视图的图像聚类（SVIC）相比，多视图图像聚类（MVIC）具有更高的灵活性和表达能力，因为它能处理来自多个特征的异构信息。HSIC作为首个专为可扩展多视图图像聚类设计的二进制聚类工作，展现了在大规模图像数据集上的优越性能。实验结果表明，HSIC不仅能发现图像表示的自然结构，更好地将相似图像归类，而且在实际应用中表现出对先进方法的持续优势。 关键词集中在大规模图像聚类、二进制码学习、二进制聚类以及多视角特征的利用上。HSIC为解决计算机视觉中的大规模无监督图像分析任务提供了一种高效且易于扩展的新途径。"