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摘要:
针对管道内表面图像的分类问题,提出了一种将支持向量机和距离度量相结合,构成组合分类器的分类方法.分类时先采用距离度量进行前级分类,符合条件则给出分类结果,否则拒识并转入SVM分类器进行分类.该方法充分利用了SVM识别率高和距离度量速度快的优点,并且利用距离度量的结果去指导SVM的训练和测试.实验表明本方法具有较高的效率和识别精度,进一步提高了系统的识别率和容噪性能.
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文献信息
篇名 基于支持向量机和距离度量的管道内表面图像分类方法研究
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 管道 图像 分类 距离度量 支持向量机
年,卷(期) 2002,(2) 所属期刊栏目 理论与试验研究
研究方向 页码范围 151-155
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3863字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2002.02.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马永军 中国科学技术大学自动化系 13 665 7.0 13.0
2 方凯 中国科学院合肥智能机械研究所 44 489 11.0 20.0
3 方廷健 中国科学院合肥智能机械研究所 50 2136 22.0 46.0
4 陈卫 中国科学院合肥智能机械研究所 29 399 8.0 19.0
5 王定成 中国科学院合肥智能机械研究所 10 502 8.0 10.0
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研究主题发展历程
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管道
图像
分类
距离度量
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
论文1v1指导