参数自适应的半监督复合核支持向量机图像分类

来源 :计算机应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：xinlingbing

【摘要】

：

半监督复合核支持向量机在构造聚类核时,普遍存在复杂度高、不适于大规模图像分类的问题;且K均值(K-means)图像聚类的参数难以估计。针对上述问题,提出基于均值漂移(Mean-Shift)参数自适应的半监督复合核支持向量机图像分类方法。结合Mean-Shift对像素点进行聚类分析以避免K-means图像聚类的局限性;利用图像的结构特征自适应算法参数以避免算法的波动性;由Mean-Shift结果构造

【作者】

：

王朔琛汪西莉

【机构】

：

陕西师范大学计算机科学学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2015年10期

【关键词】

：

半监督学习支持向量机复合核 MEAN-SHIFT算法图像分类 semi-supervised learning Support Vector Machin

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（41171338,41471280）.

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