文件名称：matlab解压代码-residual-clustering:该存储库包含与采集相机相关的图像聚类代码
文件大小：111KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-02 10:37:44
系统开源
matlab解压代码基于相机指纹稀疏表示的精确可扩展图像聚类 IEEE 信息取证与安全汇刊，2019 年。 , Giulia Boato, Francesco GB De Natale MMLab, DISI 意大利特伦托大学 抽象的 在本文中，我们提出了一种基于噪声残差对图像采集相机进行聚类的方法。 给定一组噪声残差，我们的方法首先找到它们的稀疏表示，然后执行聚类。 我们的方法准确且可扩展，具有实际应用的潜力。 1) 先决条件 首先克隆这个 repo： git clone --single-branch https://github.com/quoctin/residual-clustering.git 导航到/mex并在 Matlab 中执行以下命令： >>compile 2) 下载测试数据 将我们的小测试数据从 (~500 MB) 下载到/data 。 从（~6.5 GB）下载我们的大型测试数据，解压并将*.mat复制到/data 。 3) 运行演示 在 Matlab 中执行以下命令进行中等规模的聚类： >>run_demo 对于大规模集群，执行： >>run_ls_demo 要
【文件预览】：
residual-clustering-master
----README.md(2KB)
----run_ls_demo.m(2KB)
----kmeans()
--------kmeans_demo.m(605B)
--------kmeansRnd.m(1KB)
--------kmeans_fast.m(1KB)
--------plotClass.m(920B)
--------kseeds.m(537B)
--------normalize.m(329B)
----data_normalization.m(418B)
----Clustering.m(1KB)
----mex()
--------compile.m(600B)
--------mexLassoFast.mexmaci64(60KB)
--------mexLassoFast.cpp(5KB)
--------linalg()
----knn_graph_construction.p(231B)
----random_walk.p(243B)
----LICENSE(34KB)
----DBScan.p(594B)
----SpectralClustering.m(1KB)
----load_data.m(1KB)
----solve_l1_optimization_ADMM_fast.m(617B)
----matrixNormalize.m(413B)
----LS_Clustering.p(4KB)
----run_demo.m(697B)