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重点论述了基于MI图像特征选择方法[1],简要地讲述了支持向量机的SVMs分类器原理和设计[2]。提出了MI贪婪最优算法,将高维数据处理转化为一维数据处理,简化了运算难度,同时提高了分类速度和准确性。实验结果表明,通过对8个分类、上千张图片进行分类处理,效果好于传统的分类算法。
基于特征选择和SVMs的图像分类
【摘 要】
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重点论述了基于MI图像特征选择方法[1],简要地讲述了支持向量机的SVMs分类器原理和设计[2]。提出了MI贪婪最优算法,将高维数据处理转化为一维数据处理,简化了运算难度,同时提高了分类速度和准确性。实验结果表明,通过对8个分类、上千张图片进行分类处理,效果好于传统的分类算法。
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,北京师范大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年05期
【基金项目】
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国家科技基础条件平台建设项目（No.2006BAD20B01）
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