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针对数字图像的高精度分类问题,提出了一种新型数字图像分类算法。在该算法中,局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)算子被用于数字图像的LBP图构建LBP图的直方图被用于构建图像样本的特征向量;大量样本的特征向量构建的训练数据集被送入最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)进行最优分类模型的构建。在测试数据集的分类测试中,对本文所提出算法与传统支持向量机算法、极限学习机算法和Hopfield神经网络方法进行了