文件名称：基于分形维数和SVM的*民间艺术图案分类 (2011年)
文件大小：805KB
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更新时间：2024-06-18 12:20:56
自然科学 论文
针对已有分类器存在的缺陷,提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法,提高分类器的分类精度。先提取图像的4种分形维数作为纹理特征,再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段。将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量,应用于测试阶段的分类,提高分类器的分类精度。实验结果表明,该方法具有较好的推广性,为图像特征组合提取提供了新途径。