基于多特征提取和粒子群算法的图像分类

卢文清; 何加铭; 曾兴斌; 史智慧

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基于多特征提取和粒子群算法的图像分类

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现有图像分类大都采用单一特征,不能利用多个特征之间性能互补优势,且将特征选择与分类器构造分割开来,影响图像分类的精度和分类器的泛化能力.针对以上问题提出一种基于混沌二进制粒子群算法(CBPSO)的特征选择和SVM参数同步优化方法,利用图像的综合特征,将特征选择和SVM分类器构造结合同步优化,仿真实验结果表明,该算法能同步找出最优的特征子集和合适的SVM参数,提高了图像分类精度和分类器泛化能力.

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来源
《无线电通信技术》 |2014年第2期|90-93|共4页
作者
卢文清; 何加铭; 曾兴斌; 史智慧;
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作者单位

宁波大学通信技术研究所,浙江宁波315211;

宁波大学通信技术研究所,浙江宁波315211;

浙江省移动网应用技术重点实验室,浙江宁波315211;

宁波大学通信技术研究所,浙江宁波315211;

浙江省移动网应用技术重点实验室,浙江宁波315211;

浙江省移动网应用技术重点实验室,浙江宁波315211;

宁波新然电子信息科技发展有限公司,浙江宁波315211;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
混沌搜索; 粒子群算法; 特征选择; 同步优化; 图像分类;

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