原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对单核支持向量机在图像分类识别中检测精度较低的问题,提出一种多核学习SVM的图像分类识别算法,并将其应用到行人检测问题中.首先,提取行人的积分通道特征包括梯度直方图、彩色通道和梯度特征;然后,使用直方图交叉核、多项式核和径向基核构建混合核SVM分类器;最后,使用交叉验证和网格搜索的方法确定各种核的融合系数.在TUD数据集上的测试结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的检测精度.
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文献信息
篇名 基于多核学习SVM的图像分类识别算法
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 支持向量机 多核学习 行人检测 图像识别 直方图交叉核 交叉验证
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 计算机科学与应用
研究方向 页码范围 50-52,56
页数 4页 分类号 TN911.73-34|TP311
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.06.012
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 李红丽 郑州工程技术学院机电与车辆工程学院 13 40 3.0 6.0
2 马耀锋 郑州工程技术学院机电与车辆工程学院 12 33 3.0 5.0
3 许春香 郑州工程技术学院机电与车辆工程学院 11 30 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
多核学习
行人检测
图像识别
直方图交叉核
交叉验证
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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总被引数(次)
135074
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