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介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.
基于支持向量机的图像分类
【摘 要】
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介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,宿迁学院计算机科学系,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,上海电力学院计算机与信息工程学院
【出 处】
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扬州大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年02期
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