基于特征加权和支持向量机的图像分类研究

摘要：

利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类.首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度.实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性.

关键词：底层特征、支持向量机、特征加权、图像分类

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部科学技术研究重点项目210128;河南省骨干教师资助计划2010GGJS-059;"图像处理与图像通信"江苏省重点实验室基金LBEK2011002

在线出版日期：2013-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：315-318