基于支持向量机的图像分类

• 作者: 张瑜慧 胡学龙 陈琳
• 来源期刊: 扬州大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 支持向量机 图像检索
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-824X.2007.02.011

摘要

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学龙	扬州大学信息工程学院	86	648	14.0	21.0
5	陈琳	上海电力学院计算机与信息工程学院	18	148	6.0	11.0
6	张瑜慧	扬州大学信息工程学院	21	77	5.0	8.0