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多类支持向量机的自然图像分类

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摘要

根据图像的内容把图像划分为多个不同的类别一直是计算机视觉的一个难点.这里提出了一种多类支持向量机用于图像分类的算法,该方法主要在2类支持向量机的基础上用来构造多类分类器,用于把自然图像分成多个类别,同时研究了不同核函数的参数变化对分类效果的影响,实验证明和传统的方法相比,分类的准确性有明显的提高.

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来源
《西北工业大学学报》 |2005年第3期|295-298|共4页
作者
任建峰; 郭雷; 李刚;
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作者单位

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

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正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
支持向量机; 图像分类,低层特征;

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