基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类

• 作者: 代毅 李占闯 肖国强 邱开金
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 后验概率 均值滤波 运动目标分类
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 778-780
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.02.106

摘要

提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率.实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖国强	西南大学计算机与信息科学学院	41	272	9.0	14.0
2	邱开金	西南大学计算机与信息科学学院	13	35	4.0	5.0
3	代毅	西南大学计算机与信息科学学院	7	43	4.0	6.0
4	李占闯	西南大学计算机与信息科学学院	3	18	2.0	3.0