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摘要:
基于空间金字塔词袋模型的图像分类算法相比于传统的词袋模型的图像分类算法的准确率有了一定的提高,仍无法满足实际的高标准图像分类的需求.为此提出了一种基于改进的空间金字塔词袋模型的图像分类算法,即使用轮盘法的改进的K-means聚类方法和支持向量机的直方图交叉核函数.分别优化改善了K-means聚类算法的聚类容易陷于局部最优的缺陷和支持向量机使用径向基核函数可能产生非常严重的过拟合问题.通过仿真验证了基于改进的空间金字塔词袋模型的图像分类算法的准确率明显高于原基于空间金字塔词袋模型的图像的分类算法.
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文献信息
篇名 基于改进的空间金字塔词袋模型的图像分类算法研究
来源期刊 应用科技 学科 工学
关键词 空间金字塔 K-means算法 轮盘法 直方图交叉核 支持向量机
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 现代电子技术
研究方向 页码范围 89-94
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 5134字 语种 中文
DOI 10.11991/yykj.201707003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢红 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 134 692 14.0 19.0
2 解武 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 30 152 7.0 11.0
3 杨良洁 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 3 3 1.0 1.0
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K-means算法
轮盘法
直方图交叉核
支持向量机
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应用科技
双月刊
1009-671X
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