文件名称：基于FSVM的图像多类分类方法 (2012年)
文件大小：239KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-06 06:36:50
工程技术 论文
图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Ma-chine( SVM)多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support Vec-tor Machine( FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类策略中去,分别构成一对一FS-VM(1-v-1 FSVM)和一对多FSVM(1-v-r FSVM),文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度,最终实验证明1-v-1 FSVM方法提高了图像多类分类的准确率,同时也比1