中国测试技术
中國測試技術
중국측시기술
CHINA MEASUREMENT TECHNOLOGY
2008年
1期
80-83
,共4页
物体分类%支持向量机%局部卡方距离%区别张量一阶分解%稀疏网络模型
物體分類%支持嚮量機%跼部卡方距離%區彆張量一階分解%稀疏網絡模型
물체분류%지지향량궤%국부잡방거리%구별장량일계분해%희소망락모형
在基于视的物体识别中,将图像的局部信息引入到图像的相似性度量,提出了一种新的图像距离度量,并把它嵌入到支持向量机的核函数中,得到了一种新的核函数--基于局部卡方距离(Chi-square distance)的核函数.物体分类实验结果表明,新算法优于非线性支持向量机,区别张量一阶分解(DTROD),稀疏网络模型(SNW)等方法.
在基于視的物體識彆中,將圖像的跼部信息引入到圖像的相似性度量,提齣瞭一種新的圖像距離度量,併把它嵌入到支持嚮量機的覈函數中,得到瞭一種新的覈函數--基于跼部卡方距離(Chi-square distance)的覈函數.物體分類實驗結果錶明,新算法優于非線性支持嚮量機,區彆張量一階分解(DTROD),稀疏網絡模型(SNW)等方法.
재기우시적물체식별중,장도상적국부신식인입도도상적상사성도량,제출료일충신적도상거리도량,병파타감입도지지향량궤적핵함수중,득도료일충신적핵함수--기우국부잡방거리(Chi-square distance)적핵함수.물체분류실험결과표명,신산법우우비선성지지향량궤,구별장량일계분해(DTROD),희소망락모형(SNW)등방법.
