基于自适应特征选择和SVM的图像分类的研究

• 作者: 朱红斌 潘崇
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 支持向量机 特征选择 Adaboost算法
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 244-246
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.01.079

摘要

提出多特征结合的图像分类方法,分别提取颜色特征和LBP纹理特征,同时提出Adaboost算法对特征进行选择,选择最能表示图像的特征,这样既降低了特征的维数,又提高了分类的精度.最后对基于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,实验结果表明,提出的方法能够很好地用于图像分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红斌	丽水学院计算机与信息工程学院	23	135	7.0	11.0
2	潘崇	丽水学院计算机与信息工程学院	8	41	3.0	6.0