För närvarande de flesta befintliga sökmotorer som Google Images index webbbilder i huvudsak med text sökord extraheras från sammanhanget, som kan returnera stora mängder skräp information. Vi föreslår en ny klusterbaserad filtreringsmetod för att filtrera dessa skräpbilder. För det första använder vi K-way min-max-klipp på klusteravbildningar som Google returnerar till flera kluster baserat på blandningen av funktionskärnor, där kärnvikter bestäms automatiskt istället för hårdfix. För det andra väljer vi den bästa klustret på ett robust sätt, och rankar alla de övriga klustren efter deras likhet med den bästa. Slutligen kan dessa lågrankade kluster filtreras bort som skräpkluster. I experiment får vi mycket jämförande filtrering prestanda till nuvarande state-of-the-art, och förbättra Google Images sökresultat avsevärt.
Xie och Al. REF föreslår en Kway min-max klippa kluster algoritm för att filtrera bort skräp bilder för Google Image sökresultat.
K-way min-max cut for image clustering and junk images filtering from Google images
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}