南京师大学报（自然科学版）
南京師大學報（自然科學版）
남경사대학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING NORMAL UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2014年
3期
8-14
,共7页
图像分类%支持向量机%孪生支持向量机%特征提取
圖像分類%支持嚮量機%孿生支持嚮量機%特徵提取
도상분류%지지향량궤%련생지지향량궤%특정제취
image classification%Support Vector Machine%Twin Support Vector Machines%feature extraction
图像分类技术是图像数据处理中最重要的技术之一。支持向量机是基于统计学习理论而提出的机器学习算法，在样本数少的时候能达到很好的分类效果。孪生支持向量机是基于支持向量机而提出来的，其性能优于支持向量机。通过提取彩色图像的颜色特征与纹理特征，利用孪生支持向量机与支持向量机对这些特征向量进行分类，孪生支持向量机的分类准确率与稳定性都高于支持向量机。
圖像分類技術是圖像數據處理中最重要的技術之一。支持嚮量機是基于統計學習理論而提齣的機器學習算法，在樣本數少的時候能達到很好的分類效果。孿生支持嚮量機是基于支持嚮量機而提齣來的，其性能優于支持嚮量機。通過提取綵色圖像的顏色特徵與紋理特徵，利用孿生支持嚮量機與支持嚮量機對這些特徵嚮量進行分類，孿生支持嚮量機的分類準確率與穩定性都高于支持嚮量機。
도상분류기술시도상수거처리중최중요적기술지일。지지향량궤시기우통계학습이론이제출적궤기학습산법，재양본수소적시후능체도흔호적분류효과。련생지지향량궤시기우지지향량궤이제출래적，기성능우우지지향량궤。통과제취채색도상적안색특정여문리특정，이용련생지지향량궤여지지향량궤대저사특정향량진행분류，련생지지향량궤적분류준학솔여은정성도고우지지향량궤。
The image classification is one of the most important technologies of image data processing. Support Vector Machine is a machine learning algorithm based on statistical learning theory, which can achieve a good classification results in the small sample size. Twin Support Vector Machines is based on Support Vector Machine,which is superior to Support Vector Machine. By extracting color features and texture features of images,using Twin Support Vector Machines and Support Vector Machine to classify these feature vectors,the results shows that the accuracy and stability of Twin Support Vector Machines is higher than Support Vector Machine.
