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摘要:
针对海量图像中获取其分类信息速度慢、精准度低的问题,提出基于分类器学习算法的图像智能分类技术,首先进行图像分割与特征提取,其次再进行关键点精确定位,最后进行实验论证.实验结果说明,在分类速度上,两种算法下的图像分类速度差别较大,文章基于分类器学习算法的图像智能分类技术比较具有优势.在图像精确度上,文章设计的基于分类器学习算法的图像智能分类技术相比于传统算法的分类技术,精确度更高.
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文献信息
篇名 基于分类器学习算法的图像智能分类技术研究
来源期刊 太原师范学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 分类器 学习算法 图像智能 分类技术
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 30-33
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
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