利用支持向量机识别汽车颜色

• 作者: 刘直芳 游志胜 王运琼
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 颜色识别 大类别数分类
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 图像与图形的融合
• 页码范围: 701-706
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9775.2004.05.019

摘要

大类别数分类时支持向量机(SVM)数量较多,文中通过类别合并和特征空间分解,结合决策树判别方法,对SVM数量进行优化,提出了一种基于优化SVM的汽车颜色识别方法.该方法与最近邻分类方法相比,无论是在速度上还是识别正确率上都得到了提高.实验结果表明,该方法是一种快速且正确率较高的多类别分类方法,可以满足实时识别的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘直芳	四川大学计算机学院图象图形研究所	36	745	15.0	26.0
2	游志胜	四川大学计算机学院图象图形研究所	172	2783	28.0	45.0
3	王运琼	四川大学计算机学院图象图形研究所	7	165	6.0	7.0