分类 - 模糊聚类
Robust deep fuzzy K-means clustering for image data
发表于JCR一区、CCF B类期刊的Pattern Recognition 2024，提出了一种新的边界引导图像篡改定位模型，该模型通过精心设计的注意力和对比学习机制充分利用被篡改区域的边界信息，利用拉普拉斯正则化方法对隶属度矩阵进行约束，使从相似样本中学习到的隶属度也相互关联，将自适应损失函数引入到统一的框架中，可以减少各种异常值的影响，有助于增强聚类的鲁棒性。
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发表于JCR一区、CCF B类期刊的Pattern Recognition 2024，提出了一种新的边界引导图像篡改定位模型，该模型通过精心设计的注意力和对比学习机制充分利用被篡改区域的边界信息，利用拉普拉斯正则化方法对隶属度矩阵进行约束，使从相似样本中学习到的隶属度也相互关联，将自适应损失函数引入到统一的框架中，可以减少各种异常值的影响，有助于增强聚类的鲁棒性。
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