基于SVM的图像分类研究

• 作者: 王陈飞 肖诗斌
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 基于内容的图像检索 支持向量机
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与方法
• 页码范围: 74-76,81
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2006.08.022

摘要

图像分类技术有着重要的应用前景,而且对于基于内容的图像检索的发展会有积极的推动作用.多类图像分类是图像分类中的难点,对基于SVM的多类图像分类方法进行了研究,提出在二类支持向量机的基础上构造多类分类器的方法,实验结果证明和传统方法相比,分类准确率有了较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖诗斌		25	475	8.0	21.0
2	王陈飞		1	25	1.0	1.0