一种新的图像分类方法研究

被引：4

作者：

王松

王卫红

秦绪佳

机构：

[1] 浙江工业大学软件学院

来源：

计算机应用研究 | 2006年 / 12期

关键词：

视觉描述符; 分类器; 融合; 特征提取; 模糊神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了利用融合不同低层MPEG-7视觉描述符的方法来进行基于内容的图像分类的技术。其目的在于通过融合几种描述符来改善机器学习分类器的性能,包括三种方法改善分类器的性能:作用于支持矢量机(SVM)分类器的聚类融合、作用于K近邻分类器的反向传播(BP)融合和作用于FART模糊神经网络的BP融合。最后,将这些分类方法应用到海滩风景/城市风景的分类试验中。实验结果表明BP融合显示出了更好的性能改善。

引用

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