基于多特征提取和粒子群算法的图像分类

• 作者: 何加铭 卢文清 史智慧 曾兴斌
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌搜索 粒子群算法 特征选择 同步优化 图像分类
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 工程实践及应用技术
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4078字
• 语种: 中文

摘要

现有图像分类大都采用单一特征,不能利用多个特征之间性能互补优势,且将特征选择与分类器构造分割开来,影响图像分类的精度和分类器的泛化能力.针对以上问题提出一种基于混沌二进制粒子群算法(CBPSO)的特征选择和SVM参数同步优化方法,利用图像的综合特征,将特征选择和SVM分类器构造结合同步优化,仿真实验结果表明,该算法能同步找出最优的特征子集和合适的SVM参数,提高了图像分类精度和分类器泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何加铭	宁波大学通信技术研究所	105	467	11.0	15.0
3	曾兴斌	宁波大学通信技术研究所	40	214	8.0	13.0
9	史智慧		3	23	3.0	3.0
11	卢文清	宁波大学通信技术研究所	2	21	2.0	2.0