| 基于FSVM的图像多类分类方法 |
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| 引用本文： | 孙延鹏,徐思敏.基于FSVM的图像多类分类方法[J].沈阳航空工业学院学报,2012,29(4). |
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| 作者姓名： | 孙延鹏 徐思敏 |
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| 作者单位： | 沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳,110136 |
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| 摘 要： | 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 Machine(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 Vector Machine(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Fs-VM( 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 |
A method of image multi-class classification based FSVM |
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| SUN Yan-peng
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XU Si-min.A method of image multi-class classification based FSVM[J].Journal of Shenyang Institute of Aeronautical Engineering,2012,29(4). |
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| Authors: | SUN Yan-peng XU Si-min |
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| Abstract: | |
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