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基于FSVM的图像多类分类方法
被引量:
2
1
作者
孙延鹏
徐思敏
《沈阳航空航天大学学报》
2012年第4期63-67,共5页
图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Ma-chine(SVM)多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support VectorMachine(FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类...
图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Ma-chine(SVM)多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support VectorMachine(FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类策略中去,分别构成一对一FSVM(1-v-1 FSVM)和一对多FSVM(1-v-r FSVM),文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度,最终实验证明1-v-1 FSVM方法提高了图像多类分类的准确率,同时也比1-v-r FSVM方法更具优越性。
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关键词
图像多类分类
SVM
FSVM
1-v-1
FSVM
1-v-r
FSVM
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职称材料
题名
基于FSVM的图像多类分类方法
被引量:
2
1
作者
孙延鹏
徐思敏
机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
出处
《沈阳航空航天大学学报》
2012年第4期63-67,共5页
文摘
图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Ma-chine(SVM)多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support VectorMachine(FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类策略中去,分别构成一对一FSVM(1-v-1 FSVM)和一对多FSVM(1-v-r FSVM),文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度,最终实验证明1-v-1 FSVM方法提高了图像多类分类的准确率,同时也比1-v-r FSVM方法更具优越性。
关键词
图像多类分类
SVM
FSVM
1-v-1
FSVM
1-v-r
FSVM
Keywords
image multi-class classification
SVM
FSVM
1-v-1 FSVM
1-v-r FSVM
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FSVM的图像多类分类方法
孙延鹏
徐思敏
《沈阳航空航天大学学报》
2012
2
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