吉林大学学报（理学版）
吉林大學學報（理學版）
길림대학학보（이학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(SCIENCE EDITION)
2011年
2期
299-303
,共5页
分形维数%新疆民间艺术图案%支持向量机(SVM)%图案分类
分形維數%新疆民間藝術圖案%支持嚮量機(SVM)%圖案分類
분형유수%신강민간예술도안%지지향량궤(SVM)%도안분류
针对已有分类器存在的缺陷,提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法,提高分类器的分类精度.先提取图像的4种分形维数作为纹理特征,再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段.将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量,应用于测试阶段的分类,提高分类器的分类精度.实验结果表明,该方法具有较好的推广性,为图像特征组合提取提供了新途径.
針對已有分類器存在的缺陷,提齣一種以分類錯誤率為標準選擇組閤特徵的分類方法,提高分類器的分類精度.先提取圖像的4種分形維數作為紋理特徵,再通過組閤不同分形維數特徵應用于支持嚮量機(SVM)進入樣本訓練階段.將分類錯誤率最低的特徵組閤作為分類器的特徵嚮量,應用于測試階段的分類,提高分類器的分類精度.實驗結果錶明,該方法具有較好的推廣性,為圖像特徵組閤提取提供瞭新途徑.
침대이유분류기존재적결함,제출일충이분류착오솔위표준선택조합특정적분류방법,제고분류기적분류정도.선제취도상적4충분형유수작위문리특정,재통과조합불동분형유수특정응용우지지향량궤(SVM)진입양본훈련계단.장분류착오솔최저적특정조합작위분류기적특정향량,응용우측시계단적분류,제고분류기적분류정도.실험결과표명,해방법구유교호적추엄성,위도상특정조합제취제공료신도경.
