基于支持向量机的图像语义提取研究

• 作者: 古赟 王芳 谢刚 雷少帅
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 支持向量机 语义分类 核函数 网格搜索 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 563-565,570
• 分类号: TP37
• 语种: 中文

摘要

通过研究自然景观图案的语义分类,分析了不同的核函数和参数优化算法对图像语义分类性能的影响,并用自然景观图片进行了验证.实验结果表明:当核函数为RBF且参数采用网格搜索优化时,SVM的分类效果最优,可实现对自然景观图像的准确分类.此结论对SVM在图像语义分类中的推广应用具有指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王芳	太原理工大学信息工程学院	73	473	11.0	19.0
2	谢刚	太原理工大学信息工程学院	109	809	14.0	23.0
3	古赟	太原理工大学信息工程学院	2	11	2.0	2.0
4	雷少帅	太原理工大学信息工程学院	3	11	2.0	3.0