支持向量机在显微图像分类中的应用研究

张宪; 李晓娟

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根据微生物显微图像中微生物形态各异、目标重叠、灰度接近等特性,提出了一种新的显微图像分类识别方法.该方法利用变差函数对微生物显微图像纹理信息进行特征提取,根据支持向量机模式识别原理建立分类识别模型.将该方法应用于两类微生物分类,并与基于神经网络方法的分类结果进行对比分析,结果表明,该方法具有较高的分类精度.

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来源
《计算机应用》 |2008年第3期|790-791794|共3页
作者
张宪; 李晓娟;
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作者单位

首都师范大学;

信息工程学院;

北京;

100037;

首都师范大学;

信息工程学院;

北京;

100037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;图像信号处理;
关键词
微生物; 显微图像; 纹理; 变差函数; 支持向量机;

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