基于改进的一对一支持向量机方法的多目标图像分割

• 作者: 张翔 彭复员 徐海祥 朱光喜 田金文
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 一对一方法 多目标图像分割
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2005.12.014

摘要

支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.文章对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究.实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱光喜	华中科技大学电子与信息工程系	420	2897	22.0	35.0
2	张翔	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	147	1432	19.0	29.0
3	田金文	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	248	2531	25.0	36.0
4	徐海祥	华中科技大学电子与信息工程系	5	102	5.0	5.0
5	彭复员	华中科技大学电子与信息工程系	66	991	16.0	29.0