SVDM在蔬菜病害图像分类中的应用

摘要：

SVDM(Support Vector Decomposition Machine)是一种新的分类识别算法,它将特征提取和分类识别结合同步进行,利用优化技术把这两个步骤统一在一个框架内.一般寻找参数的过程比较复杂,但由于此优化目标函数为凸函数,可以将优化参数分为三步迭代进行.这样可以很简便地实现该算法.本文对SVDM算法理论进行了简要的描述,较好地解决了多类别识别问题,并将该算法应用在蔬菜病害图像的5个级别的病害分类中.通过实验,得到了较好的分类效果,验证了该算法的有效性.

关键词： 蔬菜病害 图像分类 识别算法 参数优化 目标函数

作者: 武进 尹恺 王长明 张家才

作者单位: 北京师范大学 认知神经科学与学习国家重点实验室,北京 100875 北京师范大学 信息科学与技术学院,北京 100875

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届图像图形技术与应用学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 9-13

在线出版日期: 2008-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）