一种基于支持向量机的角点检测算法

• 作者: 杨明 谭振宇
• 来源期刊: 电子测试
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 特征点提取 核函数 统计学习理论 机器学习
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 42-45
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1859字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2011.01.010

摘要

支持向量机应用于文本分类、手写数字识别、基因表达等许多领域,由于Harris角点检测算子对噪声点非常敏感,本文在文献[3]的基础上提出Harris算子和支持向量机相结合的方法来进行角点检测.首先利用Harris角点检测算法对两幅以上的无噪声图像提取角点,然后将提取的角点作为支持向量机的训练样本.构造支持向最机,最后利用训练好的支持向量机实现对未知角点的检测.这种方法对角点的检测较为准确,符合实时性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明	中北大学理学院	38	158	8.0	10.0
2	谭振宇	中北大学理学院	2	4	2.0	2.0