信息技术
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신식기술
INFORMATION TECHNOLOGY
2013年
5期
148-153
,共6页
支持向量机%主成分分析%遗传算法%立体图像处理
支持嚮量機%主成分分析%遺傳算法%立體圖像處理
지지향량궤%주성분분석%유전산법%입체도상처리
立体图像质量评价已成为立体成像技术领域的关键问题之一,采用基于统计学习的支持向量机模型模拟人类的认知特性对立体图像进行质量评价.但是由于立体图像较单视点平图像数据量成倍增长,为了降低计算复杂度,提取更加符合人类认知特性的图像特征,采用主成分分析提取立体图像样本的特征值和特征向量,利用遗传算法对支持向量机的参数进行最优化选择.实验结果表明:该方法较单纯采用支持向量机方法对立体图像质量进行评价泛化性能更好,其正确分类率达到94％,更符合人眼的主观感受.
立體圖像質量評價已成為立體成像技術領域的關鍵問題之一,採用基于統計學習的支持嚮量機模型模擬人類的認知特性對立體圖像進行質量評價.但是由于立體圖像較單視點平圖像數據量成倍增長,為瞭降低計算複雜度,提取更加符閤人類認知特性的圖像特徵,採用主成分分析提取立體圖像樣本的特徵值和特徵嚮量,利用遺傳算法對支持嚮量機的參數進行最優化選擇.實驗結果錶明:該方法較單純採用支持嚮量機方法對立體圖像質量進行評價汎化性能更好,其正確分類率達到94％,更符閤人眼的主觀感受.
입체도상질량평개이성위입체성상기술영역적관건문제지일,채용기우통계학습적지지향량궤모형모의인류적인지특성대입체도상진행질량평개.단시유우입체도상교단시점평도상수거량성배증장,위료강저계산복잡도,제취경가부합인류인지특성적도상특정,채용주성분분석제취입체도상양본적특정치화특정향량,이용유전산법대지지향량궤적삼수진행최우화선택.실험결과표명:해방법교단순채용지지향량궤방법대입체도상질량진행평개범화성능경호,기정학분류솔체도94％,경부합인안적주관감수.
