支持向量机分类器遥感图像分类研究

• 作者: 崔炳德
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机算法:核函数 图像分类
• 年，卷（期）: 2011,（27）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 189-191
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3472字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.27.051

摘要

SVM分类器核函数的选择以及参数的设置直接影响系统的泛化能力和运行速度.引入交叉验证技术和栅格搜索技术,对径向基核、多项式核和Sigmoid核函数应用于图像多类别分类的性能进行理论推导、测试及分析,求得三种核函数应用于SVM分类器的性能,并证明了栅格搜索寻找最优参数的有效性.最后通过对TM6波段BSQ格式遥感图像进行分类对比证明了SVM分类器核函数用于TM图像分类的可行性及高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔炳德	河北工程技术高等专科学校计算机系	16	49	4.0	6.0