一种基于支持向量机的纹理图像分类法

• 作者: 解志刚 辛宪会 邱振戈 郭建星
• 来源期刊: 海洋测绘
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理图像 统计学习理论 支持向量机 分类超平面 核函数
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 技术报告
• 页码范围: 41-43,47
• 页数: 4页
• 分类号: TP751
• 字数: 2587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2005.02.011

摘要

支持向量机是机器学习领域的研究热点之一,是在统计学习理论基础上发展起来的新的学习算法.传统的分类法用于纹理图像分类效果往往不佳,该文研究了支持向量机的实现方法,并以纹理图像分类为例分析了支持向量机的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	解志刚	解放军信息工程大学测绘学院	3	25	3.0	3.0
2	辛宪会	解放军信息工程大学测绘学院	1	14	1.0	1.0
3	郭建星	解放军信息工程大学测绘学院	1	14	1.0	1.0
4	邱振戈	解放军信息工程大学测绘学院	1	14	1.0	1.0