粒子群优化算法选择特征的运动图像分类

• 作者: 吴雪
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 运动图像 特征选择 粒子群算法 图像分类
• 年，卷（期）: 2017,（17）
• 所属期刊栏目: 信号与图像处理
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34|TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.17.012

摘要

为了提高图像分类的效果,考虑当前方法准确实现图像分类的难题,提出粒子群优化算法选择特征的运动图像分类方法.对当前运动图像分类方法的研究现状进行分析,提取不同类型的图像,并采用粒子群优化算法选择最优特征,组成特征向量,将特征向量机作为神经网络的输入,实现运动图像的分类.采用具体图像分类实验进行验证,结果表明,该方法可以描述不同运动图像的类别信息,缩小图像的分类误差,避免其他图像分类方法的缺陷,提高了图像的整体分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴雪		5	1	1.0	1.0