文件名称:000
- 所属分类：
- 图形图像处理(光照,映射..)
- 资源属性：
- [PDF]
- 上传时间：
- 2012-11-26
- 文件大小：
- 367kb
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- 刘*
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支持向量机(svM)是一种新的机器学习技术。本文采用一对一方法构建多分类SVM
分类器。利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征，组成特征向量，输入构建好的SVM
多分类器中进行分类。对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验，取得较好的
分类结果-Support vector machine (svM) is a new machine learning techniques. In this paper, one way to build a multi-classification SVM classifier. GLCM using methods commonly used to extract image texture features, compositions of the vector input to build a good classifier in the SVM multi-classification. From the Brodatz texture library texture selected four images were classified experiments to obtain better classification results
分类器。利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征，组成特征向量，输入构建好的SVM
多分类器中进行分类。对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验，取得较好的
分类结果-Support vector machine (svM) is a new machine learning techniques. In this paper, one way to build a multi-classification SVM classifier. GLCM using methods commonly used to extract image texture features, compositions of the vector input to build a good classifier in the SVM multi-classification. From the Brodatz texture library texture selected four images were classified experiments to obtain better classification results
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SVM在图像分类中的应用.pdf