1、關聯(lián)圖的譜分析及譜聚類方法研究作者：導師：申請學位：學科專業(yè)：研究方向：孔敏羅斌教授工學博士計算機應用技術圖像處理與模式識別安徽大學計算機科學與技術學院二零零六年五月征值和譜系數(shù)夾角特征在不同降維方法下的圖的表達，并與鄰接矩陣譜特征進行了比較。圖的譜聚類研究。用數(shù)據(jù)間的相似程度來衡量樣本間的親疏程度，并以此思想進行關聯(lián)圖的聚類研究。文中搭建了序列圖像的聚類系統(tǒng)框圖，同時在特征空間實現(xiàn)圖的譜聚類算法。具體的步驟是：1)計算圖的譜特征；2)

2、進行圖的譜降維；3)在低維特征空間進行模糊c一均值(FCM)和模糊c一中值(FCMED)聚類研究；4)最后用幾種有效性函數(shù)給出該算法的有效性分析。實驗結果顯示該方法有較好的魯棒性。同時發(fā)現(xiàn)拉普拉斯矩陣的譜系數(shù)夾角特征對圖的譜聚類也有較好的效果。圖的譜編輯距離聚類研究。譜編輯距離也是衡量樣品間的親疏程度的一項常用指標。文中提出了圖的譜編輯距離聚類算法的系統(tǒng)框圖，以圖的譜編輯距離定義關聯(lián)圖的廣義距離，組成該距離矩陣，用矩陣更新的合并聚類算法

3、完成不同關聯(lián)圖的聚類。具體的方法是：1)以圖的譜方法構成每個圖的點對應的譜序列；2)改進傳統(tǒng)的串編輯距離算法計算圖與圖間的廣義距離即譜編輯距離；3)以此距離為依據(jù)完成基于矩陣更新的合并聚類算法。實驗顯示該方法得到較好的聚類結果。人臉識別方面的應用研究。將圖的譜特征、關聯(lián)圖的表達、圖的譜聚類和圖的譜編輯距離聚類方法應用到人臉檢測和人臉識別應用研究上，在人臉的結構描述、人臉的表情聚類和不同人臉的聚類和識別上進行實驗研究。結果證明，圖的譜方法