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鲜艳明

作品数：2 被引量：9H指数：1
供职机构：西安科技大学计算机科学与技术学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇支持向量机集...
  • 2篇图像
  • 2篇图像分类
  • 2篇主成分
  • 2篇主成分分析
  • 2篇向量
  • 2篇向量机

机构

  • 2篇西安科技大学

作者

  • 2篇鲜艳明
  • 1篇付燕

传媒

  • 1篇计算机工程

年份

  • 2篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
多特征结合与支持向量机集成在图像分类中的应用
近年来，随着图像数据的爆炸式增长，图像分类在很多领域都已成为一项关键性工作，因此对图像分类方法进行研究具有十分重要的价值和意义。本文围绕图像特征的有效提取和适应于图像分类的分类器设计两个方面对图像分类方法进行了研究，并开...
鲜艳明
关键词：支持向量机集成主成分分析图像分类
文献传递
基于多特征和改进SVM集成的图像分类被引量：8
2011年
现有图像分类方法不能充分利用图像各单一特征之间的优势互补特性,提取的特征中存在大量冗余信息,从而导致图像分类精度不高。为此,提出一种基于多特征和改进支持向量机(SVM)集成的图像分类方法。该方法能提取全面描述图像内容的综合特征,采用主成分分析对所提取的特征进行变换,去除冗余信息,使用支持向量机的集成分类器RBaggSVM进行分类。仿真实验结果表明,与同类图像分类方法相比,该方法具有更高的图像分类精度和更快的分类速度。
付燕鲜艳明
关键词：主成分分析支持向量机集成图像分类
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共1页<1>
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