电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2014年
5期
20-23
,共4页
语义特征%模糊支持向量机%隶属度%甲状腺图像%集成分类
語義特徵%模糊支持嚮量機%隸屬度%甲狀腺圖像%集成分類
어의특정%모호지지향량궤%대속도%갑상선도상%집성분류
semantic feature%fuzzy support vector machine%membership degree%thyroid image%integrated classificatio
由于甲状腺发病率高且图像良恶性难以分辨,提出一种改进模糊支持向量机(FSVM)结合语义特征的甲状腺图像分类方法.通过概率潜在语义分析(PLSA)模型对给定的图像训练样本提取语义特征,输入到FSVM中进行分类.其中隶属度是影响FSVM分类精确性的关键,故对其进行改进,在考虑样本点到类中心距离的基础上,对样本点间的紧密度也进行了估计.利用训练生成不同的FSVM测试图像,采用集成方法将分类结果集成,避免了单分类器的分类误差.实验结果表明,该方法可获得较好的分类结果.
由于甲狀腺髮病率高且圖像良噁性難以分辨,提齣一種改進模糊支持嚮量機(FSVM)結閤語義特徵的甲狀腺圖像分類方法.通過概率潛在語義分析(PLSA)模型對給定的圖像訓練樣本提取語義特徵,輸入到FSVM中進行分類.其中隸屬度是影響FSVM分類精確性的關鍵,故對其進行改進,在攷慮樣本點到類中心距離的基礎上,對樣本點間的緊密度也進行瞭估計.利用訓練生成不同的FSVM測試圖像,採用集成方法將分類結果集成,避免瞭單分類器的分類誤差.實驗結果錶明,該方法可穫得較好的分類結果.
유우갑상선발병솔고차도상량악성난이분변,제출일충개진모호지지향량궤(FSVM)결합어의특정적갑상선도상분류방법.통과개솔잠재어의분석(PLSA)모형대급정적도상훈련양본제취어의특정,수입도FSVM중진행분류.기중대속도시영향FSVM분류정학성적관건,고대기진행개진,재고필양본점도류중심거리적기출상,대양본점간적긴밀도야진행료고계.이용훈련생성불동적FSVM측시도상,채용집성방법장분류결과집성,피면료단분류기적분류오차.실험결과표명,해방법가획득교호적분류결과.
