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摘要:
通过对朴素贝叶斯分类器的讨论,提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想.给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法,对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择,并利用朴素贝叶斯分类器进行分类.实验结果表明,所提出的方法用于解决图像分类有效.
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基于贝叶斯分类器的主题爬虫研究
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分类器
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文献信息
篇名 基于贝叶斯分类器的图像分类
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 贝叶斯分类器 图像分类 特征提取 特征选择
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 249-253
页数 5页 分类号 TP18
字数 2881字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-5489.2007.02.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苑森淼 吉林大学计算机科学与技术学院 69 850 15.0 26.0
2 刘光远 吉林大学通信工程学院 16 215 8.0 14.0
3 董立岩 吉林大学计算机科学与技术学院 55 566 12.0 22.0
4 贾书洪 空军航空大学基础部 17 124 3.0 11.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯分类器
图像分类
特征提取
特征选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导