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基于支持向量机的分类器训练研究
被引:2
作者
:
崔鹏宇
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
辽宁地质工程职业学院信息中心
崔鹏宇
机构
:
[1]
辽宁地质工程职业学院信息中心
来源
:
数字技术与应用
|
2016年
/ 06期
关键词
:
梯度方向;
支持向量;
工程车辆;
HOG特征;
D O I
:
10.19695/j.cnki.cn12-1369.2016.06.042
中图分类号
:
TP391.41 [];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
080203 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
通过介绍基于机器学习的分类器的训练过程。首先对模式识别的相关知识进行介绍,并对分类器的训练进行具体的说明;然后给出了机器学习中最常用的支持向量机(SVM)方法和梯度方向直方图特征描述的相关知识,重点讲述了其原理和计算过程,建立了工程车辆样本库,采用梯度方向直方图作为样本特征,使用线性支持向量机的方法训练分类器,最后通过实验证明了算法的正确性和可行性。
引用
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页码:58+60 / 58 +60
页数:2
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匡纲要
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2009,
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[2]
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