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基于支持向量机的图像特征选择研究
Image Feature Selection based on Support Vector Machine作者机构：北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044
出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)
年 卷 期：2004年第10卷第4期
页 面：14-16页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
主 题：图像特征选择 支持向量机 图像检索 统计学习理论 图像处理 计算机
摘 要：相关反馈是近年来基于内容图像检索的研究热点,本文将当前统计学习理论的最新成果——支持向量机应用于反馈过程,对用户给出的正负反馈图片信息进行学习,并在2035幅图片库上应用不同的特征组合进行了反馈学习过程的比较实验,探讨了图像特征对支持向量机性能的影响。实验表明,多类别的特征选取有助于检索性能的提高。
