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支持向量机(SVM)是一种表现卓越的分类方法,而灰度共生矩阵(GLCM)则是一种很好的纹理分析方法,故而本文提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量机的纹理特征分类法。实验结果表明,与直接应用灰度信息进行分类的支持向量机算法相比,本文方法可以取得更为准确的分类结果。
基于SVM的图像纹理特征分类研究
【摘 要】
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支持向量机(SVM)是一种表现卓越的分类方法,而灰度共生矩阵(GLCM)则是一种很好的纹理分析方法,故而本文提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量机的纹理特征
【机 构】
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中南大学信息物理工程学院,武汉科技大学资源环境工程学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2008年08期
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