【摘 要】
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当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所智能感知与图像理解教育部重点实验室,苏州大学计算机科学与技术学院
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当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian SVM应用于SAR图像分割这样的大规模分类问题中,提出了一种改进的Laplacian支持向量机算法（Improved Laplacian Support Vector Machine,Im-proved Laplacian SVM）,首先采用分水岭算法将原始SAR图像分成多个小原型块,提取每个小原型块的图像特征作为训练样
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