文件名称：基于视觉的图像分类技术：一项调查-研究论文
文件大小：605KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 15:20:18
论文研究
图像是视觉知识的存储库。 为了从中提取所需的信息，需要对它们进行处理，分段和分类。 随着数据越来越大，资源正在减少。 有必要抑制资源的消耗。 为了解决这个问题，如今的优化方法已经取代了现有的传统方法和经典方法。 这些方法已被证明对人类有益。 在我们的工作中，我们研究了这些优化算法。 对优化方法进行了全面的调查，重点关注粒子群优化（PSO）和分类器支持向量机（SVM）。 在调查中，重点主要放在医学成像和植物图像领域中这些方法的利用上。 此外，还讨论了与图像处理，机器学习和优化方法有关的所有理论和概念。