УДК 004.93
КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ ВІДЕОДАНИХ НА ОСНОВІ
ГАРМОНІЧНИХ k-СЕРЕДНІХ
Анотація. Розглянуто сегментацію–кластеризацію відеопослідовностей за допомогою аналізу багатовимірних часових послідовностей.
Запропоновано підхід для використання глибокої ітеративної часової деформації разом з матричним методом гармонічних k-середніх.
Така процедура сегментації–кластеризації на відміну від традиційного підходу не є чутливою до початкового вибору центроїдів,
що особливо зручно в умовах аналізу довільних даних великих обсягів.
Ключові слова: сегментація, кластеризація, багатовимірні послідовності, відео, динамічна деформація.
ПОВНИЙ ТЕКСТ
Машталир Сергей Владимирович,
доктор техн. наук, профессор кафедры Харьковского национального университета радиоэлектроники,
sergii.mashtalir@nure.ua
Столбовой Михаил Иванович,
аспирант Харьковского национального университета радиоэлектроники,
st.mihail92@gmail.com
Яковлев Сергей Всеволодович,
доктор физ.-мат. наук, профессор, профессор кафедры Национального аэрокосмического университета
им. Н.Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт»,
svsyak7@gmail.com
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Gan G., Ma C., Wu J. Data clustering: Theory, algorithms and applications. Philadelphia: SIAM, 2007. 466 p.
- Jain A.K., Dubes R.C. Algorithms for clustering data. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1988. 320 p.
- Olson D.L., Dursun D. Advanced data mining techniques. Berlin: Springer, 2008. 180 p.
- Hulianytskyi L., Malyshko S. Big data in information analytical system “NEWSCAPE”. In: Data Stream Mining & Processing: Proc. IEEE First Int. Conf. on Data Stream Mining & Processing (23–27 August, 2016, Lviv, Ukraine) 2016. P. 382–386.
- Hulianytskyi L., Riasna I. Formalization and classification of combinatorial optimization problems. Optimization Methods and Its Applications. 2017. Vol. 130. P. 239–250.
- Hulianytskyi L., Riasna I. Automatic classification method based on a fuzzy similarity relation. Cybernetics and Systems Analysis. 2016. Vol. 52, N 1. P. 30–37.
- Ведмедь А.Г., Машталир С.В., Сакало Е.С. Матричный алгоритм самообучения карты Кохонена в задачах обработки изображений. Системи управління, навігації та зв’язку. 2009. Вип. 1. С. 188–192.
- Bodyanskiy Ye., Volkova V., Skuratov M. Matrix neuro-fuzzy self-organizing clustering network. Scientific Journal of Riga Technical University. Computer Science. Information Technology and Management Science. 2011. Vol. 49. P. 54–58.
- Mashtalir V.P., Yakovlev S.V. Point-set methods of clusterization of standard information. Cybernetics and Systems Analysis. 2001. Vol. 37, N 3. P. 295–307.
- Han J., Kamber M. Data mining: Concepts and techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2006. 26 p.
- Xu R., Wunsch D. Survey of clustering algorithms. IEEE Transactions on Neural Networks. 2005. Vol. 16, N 3. P. 645–678.
- Gngr Z., nler A. K-harmonic means data clustering with tabu-search method. Applied Mathematical Modelling. 2008. Vol. 32, N 6. P. 1115–1125.
- Zhang B., Hsu M., Dayal V. K-harmonic means: A spatial clustering algorithm with boosting. First International Workshop on Temporal, Spatial and Spatio-Temporal Data Mining, 2000. P. 31–45.
- Abonyi J., Feil B., Nemeth S., Arva P. Fuzzy clustering based segmentation of timeseries. Lecture Notes in Computer Science. 2003. Vol. 2810. P. 275–285.
- Liao T.W. Clustering of time series data: A survey. Pattern Recognition. 2005. Vol. 38, N 11. P. 1857–1874.
- Berndt D.J., Clifford J. Using dynamic time warping to find patterns in time series. In: Proc. 3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. KDD Workshop. 1994. P. 359–370.
- Setlak G., Bodyanskiy Y., Pliss I., Vynokurova O., Peleshko D., Kobylin I. Adaptive fuzzy clustering of multivariate short time series with unevenly distributed observations based on matrix neuro-fuzzy self-organizing network. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. Vol. 643. P. 308–315.
- Bodyanskiy Y., Kobylin I., Rashkevych Y., Vynokurova O., Peleshko D. Hybrid fuzzy clustering algorithm of unevenly and asynchronically spaced time series in computer engineering. In: Proc. 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (20–24 February 2018, Lviv–Slavske, Ukraine). P. 930–935.
- Chu S., Keogh E., Hart D., Pazzani M. Iterative deepening dynamic time warping for time series. In: Proc. of the 2nd SIAM International Conference on Data Mining, 2002. P. 195–212.
- Gerasin S.N., Shlyakhov V.V., Yakovlev S.V. Set coverings and tolerance relations. Cybernetics and Systems Analysis. 2008. Vol. 43, N 3. P. 333–340.
- Stoyan Y.G., Yakovlev S.V. Configuration space of geometric objects. Cybernetics and Systems Analysis. 2018. Vol. 54, N 5. P. 716–726.
- Yakovlev S.V. On some classes of spatial configurations of geometric objects and their formalization. Journal of Automation and Information Sciences. 2018. Vol. 50, N 9. P. 38–50.