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一种结合训练样本筛选的SVM图像分割方法
引用本文:薛志东,王燕,隋卫平. 一种结合训练样本筛选的SVM图像分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(10): 55-57
作者姓名:薛志东  王燕  隋卫平
作者单位:华中科技大学,软件学院,武汉,430074;华中科技大学,控制科学与工程系,武汉,430074;国防科技大学,机电工程与自动化学院,长沙,410073
基金项目:中国教育科研网格计划ChinaGrid专题项目
摘    要:基于支持向量的图像分割方法一般使用交互方式获取的训练样本,不可避免的在训练样本中引入歧义样本。这些歧义样本严重影响了基于支持向量机图像分割方法的性能。提出一种先对训练样本进行筛选,再进行分类(分割)的支持向量图像分割方法;并给出了一种基于支持向量机的样本筛选方法,可有效地降低歧义样本的影响。实验表明,经样本筛选的SVM分割方法有更好的分割性能。

关 键 词:支持向量机  样本筛选  图像分割
文章编号:1002-8331(2007)10-0055-03
修稿时间:2006-11-01

SVM-based segmentation method with filtration of training samples
XUE Zhi-dong,WANG Yan,SUI Wei-ping. SVM-based segmentation method with filtration of training samples[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(10): 55-57
Authors:XUE Zhi-dong  WANG Yan  SUI Wei-ping
Affiliation:1.School of Software Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China; 2.Department of Control Science and Engineering,Huazhong University of Science and Teehnology,Wuhan 430074,China ;3.Meehatronics and Automation School of National University of Defense Technology,Changsha 410073,China
Abstract:The mistaking samples gotten by the interactive way greatly decrease the performance of the SVM-based segmentation method.In this paper,a segmentation method based on a 2 level SVM is proposed to reduce the negative effects of the mistaking samples.The first level SVM filters out the mistaking samples,and the second level SVM segments the images.An SVM-based filtration method is also adopted.The experiments illustrate that the proposed method can get better result.
Keywords:support vector machines   sample filtration   image segmentation
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