支持向量机的多目标图像分割算法仿真研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 31次 | 上传用户:xiaomantou_2001_78
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
研究图像的目标分割和识别优化问题,针对大量自然场景图像中分割出的各种不同目标,从各种背景分割出有意义的目标有困难。为了从图像中准确分割目标,提出了一种支持向量机(SVM)的多目标分割技术。首先将图像分割为较小的区域,并利用区域融合算法将其合并为语义目标。然后通过用户的交互,指定部分关键点和关键区域,并使用支持向量机算法,将图像中的各区域分类为关键区域,融合为最终的目标区域。试验结果显示方法能分割出图像中不同的目标,能够更好地保留图像分割细节信息,使分割结果与人眼视觉的判断标准相近,证明改进的方法能广
其他文献
研究SAR原始回波数据处理优化问题,处理原始回波数据,在保留回波精度的同时,还要提高计算速度。传统处理仿真方法都存在不足。为了提高SAR原始回波数据处理速度,提出一种新的
<正> 本文提出甲基丙烯酸-N,N-2-甲基乙胺酯(DMAEMA)/乙二醇二甲基丙烯酸酯(EGDMA)原子转移自由基共聚合反应机理由四类反应构成,即初级自由基的原子转移化学反应平衡、链自
会议
研究人脸识别性能问题,由于要求图像识别处理精度高,速度快,传统的非负矩阵分解方法,在NMF矩阵的构建过程中,图像向量化会导致图像结构信息丢失,会对分类识别造成负面影响,使识别精度不是很理想。图像向量的高维数据使得NMF分解速度慢,从而影响识别速度。为了提高人脸识别性能,提出了(2D)2NMF方法,将混合正交基策略用于2DNMF和(2D)2NMF方法中,并且采用了线性SVM加权手段对2DNMF方法(
物流已经成为我们国民经济的动脉,但是影响其成本的因素过多且复杂,对其成本的研究目前较多的是采用简单的猜测式赋值,这样的方法具有较大的主观性,因此物流成本预测这个复杂的非线性问题已经成了物流界研究的重点问题。将社会物流系统看出了一个投入产出系统,将其物流成本——运输费用、保管费用和管理费用当作了投入,而社会的消费总额看成了产出,因此导出物流消费品总额和成本之间的映射关系模型;其次,提出用改进的自适应