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针对传统对支持向量机多类分类算法(Multi-TWSVM)中出现的模糊性问题,提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机(GA-DTTSVM)多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树,通过构建决策树可以分离样本的模糊区域,提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机(TWSVM)训练分类器,最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明,与决策树对支持向量机(DTTSVM)多类分类算法以及Multi-TWSVM相比,GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。 相似文献
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戴宏亮 《计算机工程与应用》2010,46(4):4-7
支持向量机已经被成功应用于遥感图像分类。一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机被提出。这种新型的支持向量机具有通过训练集的模糊性来增强泛化能力;对不平衡训练集具有自适应性,对正负数据采用不同的损失算法,可以提高正确分类率;通过引进全间隔算法来代替软间隔算法,可以得到更低的泛化误差等优良特性,符合遥感图像数据的内在规律。并且运用实值遗传算法对其进行参数优选,得到一种新的分类器——AGATAFSVM。最后将该分类器应用于遥感图像分类。实验结果表明,该分类器非常适用于遥感图像分类,分类精度和稳定性明显高于径向基神经网络分类器、 最近邻分类器和标准支持向量机。 相似文献
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小波分解提取脸谱特征具有对表情变化不敏感的特点,支持向量机竹=为分类器具有很高的推广性能,无需先验知识,针对小波分解和支持向量机所具有的优点,提出了一种新的脸谱识别算法,在该算法中无需对洲练图像进行预处理,直接使用小波分解方法对脸谱图像进行特征提取,用所提取的脸谱特征向量组合成新的脸谱特征向链洲练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行脸谱识别,在训练中分别采用了三种不同的核函数;使用ORL脸谱图像库对该算法进行了测试和评估,测试结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。 相似文献
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针对二类支持向量机分类器在隐秘图像检测中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,提出了一种新的基于遗传算法和一类支持向量机的隐秘图像检测方案。采用遗传算法进行图像特征选择,一类支持向量机作为分类器。实验结果表明,与只利用一类支持向量机分类,但未进行特征选择的隐秘检测方法相比,提高了隐秘图像检测的识别率和系统检测效率。 相似文献
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皮肤显微图像处理是医学图像处理的一个重要分支,在医疗卫生美容领域有非常广泛的应用价值和实际意义,本系统运用图像处理技术提取皮肤症状形状、大小、颜色特征,运用遗传算法和支持向量机相结合的方法进行特征选择。在此基础上用支持向量机建立分类器,对皮肤显微图像进行分类识别,实验结果表明该系统的识别性能较好。 相似文献
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为了提高图像标注系统的精度和效率,提出了基于遗传特征选择和支持向量机的图像标注方法。该方法从多媒体描述接口(MPEG-7)标准中抽取图像的视觉特征,采用双编码遗传算法从MPEG-7标准中选择最优的加权特征子集,并训练支持向量机分类器用于图像标注,支持向量机分类器采用多数投票机制。对2 000幅Corel图像的标注结果表明:该方法可以获得最优的加权特征子集,提高了图像标注系统的精度和效率。 相似文献
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为了提高遥感图像的分类精度和识别速度,提出了一种基于K型支持向量机(SVM)的遥感图像分类新算法,该算法将灰度共生矩阵提取的纹理特征与光谱特征相结合进行分类。对两组Landsat ETM+数据进行分类仿真实验,结果表明,在多光谱遥感图像的分类中,新算法提高了分类效率、分类精度和泛化能力,K型SVM是一种优于径向基函数SVM的分类器。 相似文献
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针对传统的合成孔径雷达图像(SAR)识别算法识别精度低,用时长等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)和支持向量机(SVM)的SAR图像识别算法。首先通过非下采样轮廓波变换将目标图像分解成不同的尺度,然后得到目标图像的低频分量和高频分量;接着在高频分量中提取方向梯度直方图特征(HOG),在低频分量中利用局部二值化算法(Local Binary Pattern,LBP)提取纹理特征;然后将提取的梯度方向直方图特征和局部二值化特征空间连结,并使用支持向量机(SVM)作为分类器;最后对算法进行了测试。实验结果表明,该方法不仅能够有效地提高了SAR图像目标分类的精度,在MSTAR数据库上的准确率达到90.7%,而且对相干斑的影响具有较高的鲁棒性。 相似文献
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SVM结合模糊方法在遥感图像分类中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种支持向量机(SVM)结合模糊方法的遥感图像分类算法。首先介绍了SVM基本算法及其在遥感图像分类中应用情况,然后针对SVM多类判别存在混分和漏分的缺陷,对混分和漏分样本采用模糊方法判决分类。实验证明该方法的分类精度优于单一的SVM方法、模糊方法或神经网络方法。 相似文献
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感兴趣区域定位是提取目标特征,进行目标识别与跟踪等后续处理的重要基础.由于大尺寸遥感图像的光谱特性和目标形状均很复杂,通常采用的基于光谱特征的分割方法和基于边缘的区域生长技术不合适,从模式分类角度考虑遥感图像中感兴趣区域快速定位问题,提出一种基于决策二叉树支持向量机的纹理分类方法,将分类器分布在各个结点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量.在SPOT图像上的实验结果表明,该方法实现感兴趣区域的快速定位有较高的分类正确率. 相似文献
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基于小波包与支持向量机的碰摩故障识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了很好地识别旋转机械的转静件碰摩故障,提出了基于小波包和支持向量机(SVM,support vector machine)的碰摩故障识别方法.采用小波包对信号进行特征向量的提取,利用基于"一对多"和"一对一"的改进算法构建多类故障分类器,对多种碰摩故障进行识别.同时,以双盘悬臂转子-轴承系统的碰摩故障为例,应用该方法进行故障识别,试验结果表明,RBF核SVM故障平均识别率达到97.25%.可见,基于小波包与支持向量机分类器诊断方法的识别率明显优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,且鲁棒性好,并具有良好的泛化推广能力. 相似文献
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针对支持向量机进行图像分割时需要用户设定训练样本问题,提出一种根据图像特征使用C均值聚类算法自动获取支持向量机训练样本的方法。首先将图像分成几个区域,对每个区域利用小波分解去掉含有图像边缘的区域,然后对剩余的平滑区域计算能量均值作为特征值,使用C均值聚类算法对平滑区域分类,将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,最后用训练后的分类器对图像进行分割。实验结果表明提出的方法取得了很好的分割结果,同时用一幅有代表性的图像进行支持向量机训练,所产生的分类器可以应用于所有该类图像,因此可以很容易应用到体数据的分割中。 相似文献
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为了提高人脸识别效率,提出了一种基于PCA、LDA和SVM算法融合的人脸识别方法。使用主成分分析(PCA)将人脸图像变换到新的特征空间中,消除图像特征间的相关性和噪声,提取人脸全局特征,在实验阶段取较多的投影方向使其尽可能多的保持原始信息;使用线性判别分析(LDA)算法进一步投影变换降低数据维度;使用支持向量机(SVM)分类识别。将PCA、LDA和SVM三种算法的优点结合起来,在ORL数据库上进行仿真实验,结果表明该方法的识别率可达99.0%。 相似文献
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