基于SVM的图像分类
本文主要研究如何区分人类视觉中的黑白老照片和彩色照片,并提出了一种对两者分类的方法.首先根据它们各自的特点,定义了一系列指标,对图像进行预分类,找出其中特征明显的图像,其次将这些指标作为SVM学习参数来区分剩余图像.SVM是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,能够解决线性及非线性分类问题,对样本数量和维数不敏感.实验结果表明指标定义是合理的,效果较满意。
图像分类 黑白老照片 彩色照片 支持向量机 统计学习 非线性分类
张淑雅 赵晓宇 赵一鸣 李均利
宁波大学数字技术与应用软件研究所,宁波,315211
国内会议
北京
中文
556-560
2006-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）