基于生物视觉特征的SVM目标分类算法

• 作者: 李建军 李智生 李钊 杨亚威
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 生物视觉 稀疏特征 SVM 目标分类
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 专题技术与工程应用
• 页码范围: 58-60
• 页数: 3页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 1658字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2012.10.019

摘要

鉴于生物视觉模型性能的优越性，提出了一种基于生物视觉特征的支持向量机（SVM）目标分类算法。生物视觉模型以Gabor滤波为基础，所得特征具有很好的表征能力，但却具有很高的维度，选择选择训练速度快、分类精度高的线性SVM来完成高维度生物视觉特征的分类取得了很好的效果。利用生物视觉模型提取具有位置和尺度不变性的目标特征，针对生物视觉特征高维度的特点选择线性支持向量机完成目标分类的任务，利用自抽样法验证算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李钊		60	246	7.0	12.0
2	杨亚威		9	47	4.0	6.0