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支持向量机(SVM)是一种表现卓越的分类方法,而灰度共生矩阵(GLCM)则是一种很好的纹理分析方法,故而本文提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量机的纹理特征分类法。实验结果表明,与直接应用灰度信息进行分类的支持向量机算法相比,本文方法可以取得更为准确的分类结果。 相似文献
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针对铜合金成分检测过程中产生的时滞问题,提出一种基于特征聚合的铜合金金相图分类识别方法。首先,在特征提取阶段,构建灰度共生矩阵(GLCM)和基于卷积注意力模块的残差网络(ResNet)模型分别提取图像的全局与局部特征;其次,在特征聚合阶段,将提取到的特征规范化后进行简单的级联;最后,在分类识别阶段,使用支持向量机(SVM)精确分类。实验结果表明,所提方法的准确率达到了98.963%、宏F1达到了98.996%,优于基于单特征的机器学习方法。可见,不同的方法提取的特征经过聚合后可以更全面地描述铜合金金相图的纹理及边缘信息,所提方法可以通过金相图识别不同铜合金,提升了识别的准确率,且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点。对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联。实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索。 相似文献
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基于支持向量机的语义图像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点。对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联。实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索。 相似文献
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针对乳腺X光医学图像多类分类精度普遍较低的问题,提出了一种基于边缘检测的医学图像多类分类新方法。首先对乳腺X光医学图像进行预处理包括图像去噪和图像增强,再通过边缘检测方法,获取乳腺X光医学图像中的肿块区域,对检测到的肿块区域使用灰度共生矩阵提取特征,对于提取到的特征,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)的方法进行分类;对于检测不到肿块区域的乳腺X光医学图像可直接分类为无乳腺癌(即正常)类。实验结果表明,与传统的支持向量机多类分类算法相比,基于边缘检测的医学图像多类分类新方法在乳腺X光医学图像上具有更高的分类精度。 相似文献
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通过对支持向量机基本原理及其多类分类方法的研究,提出了一种基于编码的SVM多类分类方法.通过对ORL人脸库样本的多类分类实验,证明此方法在保证高识别率的同时,可减少所需SVM二值分类器个数,从而大大减少了运算量和运算时间,具有较强的实际应用价值. 相似文献
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本文提出了一种新的基于SVM多类问题的策略Half-Against-Half,用该方法训练的基本思想是从多个类别中选择相近或相似的类别,相近的类别放在一个子集里,把多个类别分成两个子集,一直递归地使用这种思想,用类似决策树的思想构造,直到通过多个二分SVM分类器能把每个类别分开。从理论上看,该方法在训练时间、速度、训练集大小等方面比传统的方法OVA、OVO、DAG有一定的优势,并在实践方面得到了实验数据的支持。 相似文献
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Email自动分类已成为半结构化文本信息自动处理的研究热点。本文在时已有Email自动分类方法深入研究的基础上,提出了一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法。主要包括:一是将SVM引入到Email自动分类研究中,并对SVM学习算法中的核函数和参数选择进行了探讨;二是鉴于词频的特征表示方法难以准确表示Email主要内容,因此将领域知识引入Email特征表示中,并在此基础上提出了一种综合领域知识和词频的特征表示方法,用于Email分类。该方法是在词频特征的基础上加入人工总结出的领域特征,从而更能准确地表示Email的主要内容,以提高Email分类的平均F-score。通过实验,验证了基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法能有效地提高Email自动分类处理的准确性。 相似文献
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基于SVM的中文文本自动分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
详细介绍了进行文本分类的过程,并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法——支持向量机,通过实验比较支持向量机算法和传统的KNN算法应用于文本分类的效果,证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。 相似文献
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由于传统的支持向量机(SVM)算法的核函数没有考虑训练数据自身的特点,因而相对于具体的问题来说,往往不是最优的。为了获得最优的分类结果,提出了一种基于核变换思想的支持向量机分类方法。该方法首先根据训练样本的类属信息,通过对初始核进行线性变换来间接地达到改进输入空间到输出空间的映射函数的目的,同时利用变换后的核函数来求解分类数据特征空间的超平面方程。仿真和实验结果表明,采用此方法,不仅可以提高系统的分类性能和降低噪声的干扰,而且可以增强分类结果的鲁棒性。 相似文献
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基于支持向量机的储粮害虫分类识别技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了采用三帧差分法实现锌物害虫图像恢复与提取的方法,利用图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域,自动提取静态储粮害虫图像的纹婵等特征。针对于相对特征维数而言样本数很少的特点,提出利用多类SVM分类器的方法实现对储粮害虫的快速鉴定和分类。实验结粜表明,相比传统的神经网络,SVM在有限样本情况下具有良好的泛化能力。 相似文献
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针对现有数字信号调制分类的问题,在人工分类的基础上,提出一种基于支持向量机(SVM)的自动分类方法。提取信号的高阶累计量特征参数用于训练与测试数据。比较已有的基于SVM的调制分类方法,采用应用混合核函数的SVM分类方法,并利用决策树二分类思想设计分类流程。经过仿真比较,验证了该混合核函数的SVM具有较好的分类性能。 相似文献
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在基于内容图像检索中,图像的底层视觉特征和高层语义概念之间存在着较大的语义间隔。使用机器学习方法学习图像特征,自动建立图像类的模型成为一种有效的方法。本文提出了一种用支持向量机(SVM)实现自然图像自动语义归类的方法,基于块划分聚类得到特征向量作为SVM训练样本,实现语义分类器。由于参与聚类的是某类图像所有块的特征,提取的特征更能反映某一类图像特征。实验证明这种方法是有效的。 相似文献
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为了提高人脸的检测速度,描述了一种基于SVM的三阶段人脸检测方法,加速了复杂背景下人脸的检测。在该方法中,通过前两个阶段的瀑布型分类器将大量的简单非人脸模块快速过滤掉,并在最后的第三个阶段采用了非线性SVM分类器来更高效地区分24*24像素的人脸或者非人脸图像。 相似文献