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利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度。实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性。
基于特征加权和支持向量机的图像分类研究
【摘 要】
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利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度。实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性。
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,",图像处理与图像通信",江苏省重点实验室
【出 处】
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激光与红外
【发表日期】
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2013年03期
【基金项目】
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教育部科学技术研究重点项目（No.210128）,河南省骨干教师资助计划（No.2010GGJS-059）,“图像处理与图像通信”江苏省重点实验室基金（No.LBEK2011002）资助.
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