基于拒识的误差编码车辆分类

基于支持向量机的误差编码分类已经成功应用到多类分类问题中;但通常是以错误率来衡量误差编码分类器的优劣,具有较大的局限性。在实际应用中,错分结果往往会带来一定的风险代价;为了在一定程度上减少这种代价,提出了一种带有拒识功能的误差编码分类方法。利用纠错编码把多类分类问题转换成多个两类分类,再将拒识的方法应用到每个分类器中,最后结合编码矩阵投票表决得到分类结果,从而提高分类可靠性。