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图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一。支持向量机方法被认为是好的学习分类方法之一,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对噪声图像的分割,提出了模糊权重支持向量机方法。分割实验表明,与经典支持向量机方法相比,模糊权重支持向量机方法具有更强的抗噪性。
基于支持向量机方法的噪声图像分割
【摘 要】
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图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一。支持向量机方法被认为是好的学习分类方法之一,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对噪声图像的分割,提出了模糊权重支持向量机方法。分割实验表明,与经典支持向量机方法相比,模糊权重支持向量机方法具有更强的抗噪性。
【机 构】
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武汉数字工程研究所,武汉理工大学交通学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2007年11期
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