基于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: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标图像分割 支持向量机 统计学习理论
• 年，卷（期）: 2005,（15）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 11-12,137
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.15.004

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,特别在小训练样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.该文采用了支持向量机方法对多目标图像进行了分割研究.实验结果表明:模型参数对支持向量杌方法的分割性能有较大的影响;对多目标图像的分割,支持向量机方法是一种很有前景的分割技术.

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	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
3	徐海祥	华中科技大学电子与信息工程系	5	102	5.0	5.0
4	彭复员	华中科技大学电子与信息工程系	66	991	16.0	29.0
5	张翔	长江大学江汉石油学院	34	529	11.0	23.0