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针对图象纹理分类问题,提出了一种将支持向量机和距离度量相结合,以构成两级组合分类器的分类方法,用该方法分类时,先采用距离度量进行前级分类,然后根据图象的纹理统计特征,采用欧氏距离来度量图象之间的相似性,若符合条件,则给出分类结果,否则拒识,并转入后级分类器,而后级分类器则采用一种新的模式分类方法-支持向量机进行分类,该组合分类方法不仅充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点,并且还利用距离度量的结果去指导支持向量机的训练和测试,由纹理图象分类的实验表明,该算法具有较高的效率和识别精度,同时也对推动支持向量机这一新的模式分类方法的实际应用具有积极意义。 相似文献
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遥感技术是目前用于研究地球矿产资源与能源的重要技术手段,遥感图像分类在遥感技术应用中起着关键作用。支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是基于VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理论和结构风险最小化原理的机器学习方法,已被广泛应用于实际的遥感影像分类中。 对 国内外学者对此做的大量研究 成果进行了系统的总结。对基于支持向量机的遥感图像分类方法进行了层次性梳理,不但纵向分析和比较了每类方法的原理及优缺点,而且对各类方法进行了横向比较和分析,较为系统和完整地概括了基于支持向量机的遥感影像分类方法的研究现状。最后指出了支持向量机算法应用于遥感图像分类的未来发展方向。 相似文献
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电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的问题.为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法,通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足,解决了图像分类中的语义模糊问题.使用Internet上的六类自然图像进行测试,实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,分类性能显著提高. 相似文献
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崔炳德 《计算机工程与应用》2011,47(27):189-191
SVM分类器核函数的选择以及参数的设置直接影响系统的泛化能力和运行速度。引入交叉验证技术和栅格搜索技术,对径向基核、多项式核和Sigmoid核函数应用于图像多类别分类的性能进行理论推导、测试及分析,求得三种核函数应用于SVM分类器的性能,并证明了栅格搜索寻找最优参数的有效性。最后通过对TM 6波段BSQ格式遥感图像进行分类对比证明了SVM分类器核函数用于TM图像分类的可行性及高效性。 相似文献
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用于医学图像分类的支持向量机算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
支持向量机(SVM)方法就是利用最优分类面(线)将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开,而且要使两类的分类空隙最大。因此标准的SVM方法需要求解二次规划问题,计算量很大,本文介绍一种方法解决这个问题,并成功地将该算法应用干医学图像数据挖掘的分类问题。 相似文献
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基于结肠癌基因表达数据,运用信息科学的方法和技术建立结肠癌的预测分类模型,对结肠癌的识别具有重要意义。在建立模型的过程中,如何能够有效的排除噪声基因进而挑选出分类特征基因对结肠癌预测的准确性有着非常重要的影响。针对该类问题,这篇文章提出了一种新的特征基因选取方法,并以支持向量机作为分类器建立结肠癌分类预测模型,最后以结肠癌的基因表达谱作为实验数据进行了实验,实验结果表明上述方法的可行性和有效性. 相似文献
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为了有效地对极化SAR图像进行分类,基于目标分解和支持向量机,提出了一种极化SAR图像非监督分类法。该方法首先利用目标分解理论获得极化熵和平均散射角,并在熵-平均散射角平面对图像进行初分类,以确定类中心;然后利用Wishart分布定义的距离函数寻找训练样本,同时选择一定的极化参数组成特征矢量,并利用训练样本和特征矢量训练支持向量机;最后用训练好的分类器对极化SAR图像进行分类。通过对ESAR图像进行分类,比较了多种参数组合的分类结果,并与Wishart方法进行了比较,结果表明,该方法特征选择非常灵活,不仅结果类内离散度更小,且不需要太多的迭代次数。 相似文献
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针对管道内表面粗糙度等级的非接触式检测问题,提出了一种新的基于支持向量机
(SVM)和方差的组合分类方法.SVM是近年发展起来的具备较高分类性能和容噪能力的机器
学习方法,但当输入数据量大时,SVM分类的时间耗费太大,系统难以实用化.故本方法首
先根据统计方差对待测管道的内表面粗糙度进行分类,再利用SVM进行细分.这样就有效利
用了支持向量机识别率高、容噪能力强和统计方差速度快的优点.实验表明本方法具有较好
的识别精度、效率和容噪性能.如适当调整参数,本方法还可用于其它物体表面的粗糙度检
测,具备良好的推广性. 相似文献
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郭来德 《计算机与数字工程》2012,40(9):41-42,145
文章采用支持向量机理论对天然气管道内腐蚀情况进行科学预测.实验结果表明使用支持向量机新理论能取得更高的模拟精度,能够为管道在现有条件或升级条件下稳定运行提供可靠的理论依据. 相似文献
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基于SVM的图像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
现有的图像检索系统多是针对底层特征的系统,而人类往往习惯于在语义级别进行相似性判别。如何跨越底层特征和高层语义之间的"鸿沟",成为基于内容检索的研究重点。本文提出一种利用SVM提取图像的高层特征,然后对图像进行语义级别的分类。实验结果表明,该方法在一定程度上跨越"语义鸿沟"。 相似文献
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基于SVM的POL-SAR图像分类研究 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种将物理散射机理、纹理信息和SVM结合起来用于POL-SAR图像分类的方法。实验数据选取德国Oberpfaffenhofen实验区域(DE)的DLR ESAR L波段全极化数据,实验区域包括自然植被,如森林、田地和人造目标如建筑、机场跑道等。首先利用OEC分解得到了散射特征,然后提取HH和HV通道图像的纹理特征,并用SVM进行特征选择及分类。然后在上述特征中加入Freeman分解的散射特征重复试验,取得了较好的结果。试验证明了将散射特征和纹理特征结合起来对地物进行分类是有效的,同时也证明了用SVM进行特征选择的有效性。 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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基于SVM的图像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分类技术有着重要的应用前景,而且对于基于内容的图像检索的发展会有积极的推动作用。多类图像分类是图像分类中的难点,对基于SVM的多类图像分类方法进行了研究,提出在二类支持向量机的基础上构造多类分类器的方法,实验结果证明和传统方法相比,分类准确率有了较大的提高。 相似文献