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摘要:
分类算法最好的评价指标是分类误差,在综合常用舌色分类算法和在不同的颜色空间中提取舌色特征的基础上,基于360张舌图片,考查了常用的9个3维颜色空间和18个2维色度平面,采用交叉验证的方法对舌色分类器的性能进行评价,形成了一个系统的舌色色度空间的分类性能评价体系,为选择合适的颜色空间来提取特征和选择分类性能较强的分类算法对舌色分类提供了依据.结果表明,在知觉颜色空间、感知均匀空间内和包含亮度信息的2维色度平面上提取舌色特征对于舌色分类具有较好的分类性能.
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文献信息
篇名 基于不同颜色空间的舌色分类的评价
来源期刊 燕山大学学报 学科 工学
关键词 舌色 颜色空间 分类 交叉验证 分类误差
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 应用与开放性问题
研究方向 页码范围 457-460
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 2291字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-791X.2008.05.016
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 洪文学 燕山大学电气工程学院 171 1752 22.0 36.0
2 孟辉 燕山大学电气工程学院 14 79 6.0 8.0
3 杨青 燕山大学电气工程学院 12 66 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
舌色
颜色空间
分类
交叉验证
分类误差
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
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
出版文献量(篇)
2254
总下载数(次)
2
总被引数(次)
12529
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