基于SVM的图像分类

• 作者: 于京诺 侯杰 朱玉才 欧宗瑛 王亮申
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像 检索 分类 特征 SVM
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术·图像处理
• 页码范围: 98-99,126
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2849字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2005.05.036

摘要

SVM能够解决线性及非线性分类问题,以较少的支持向量确定分类面,对样本数量及维数不敏感.基于直方图及惯性比确定图像特征能够保证平移、旋转和尺度不变性,是最优分类面确定的可靠保证.利用SVM进行图像分类,充分体现SVM理论的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧宗瑛		95	1311	22.0	30.0
2	朱玉才		13	151	7.0	12.0
3	于京诺		16	136	6.0	11.0
4	王亮申		8	170	5.0	8.0
5	侯杰		5	71	4.0	5.0