基于svm的图像分类.doc
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基于svm的图像分类,基于svm的图像分类classifying images with svm method1.53万字32页 原创作品，已通过查重系统摘要：svm能够解决线性及非线性分类问题，以较少的支持量确定分类面，对样本数量及维数不敏感。近年来，随着计算机技术的发展更新以及图像数据库的日益增多，如何从中快速提取视觉信息越来越受到人们...
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基于SVM的图像分类
CLASSIFYING IMAGES WITH SVM METHOD
1.53万字 32页 原创作品，已通过查重系统
摘要：SVM能够解决线性及非线性分类问题，以较少的支持量确定分类面，对样本数量及维数不敏感。近年来，随着计算机技术的发展更新以及图像数据库的日益增多，如何从中快速提取视觉信息越来越受到人们的重视，对图像数据库的分类和检索成为获取图像信息的重要研究问题之一。而图像分类能够减小图像检索范围，使检索效果更加明显，因此图像分类有着极其重要的实用价值。图像分类的研究主要集中在以下两个问题：图像特征的提取和利用学习器对特征进行分类。
一是提出了一种彩色 Gabor 纹理特征和 SVM 的图像分类方法，在特征提取部分避免了部分颜色纹理的丢失。Gabor 小波在对纹理灰度图像特征提取中有较好的表现，然而对于彩色自然图像中的纹理特征提取则容易丢失部分彩色信息，而在图像的 RGB 三通道中分别提取纹理特征，形成彩色图像的伪彩色纹理特征，用于分类，则能够保留部分彩色图像的彩色信息。
二是提出了一种基于多特征融合和 SVM 的智能图像分类算法。对于一幅自然图像，其单一的底层特征往往不能较为全面的表示图像的信息，本文先利用每个单独的底层特征训练出一个 SVM 分类器，然后用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）来确定每个分类器的权重，找到最优的参数设置，最后进行投票，对彩色图像进行分类。通过对自然图像库 Corel 1000 图像库进行实验对比，验证了本文所提的基于多特征融合和 SVM 的算法对自然图像有较好的分类效果。
关键词：图像分类；黑白照片；彩色照片；特征；Gabor 小波
CLASSIFYING IMAGES WITH SVM METHOD
1.53万字 32页 原创作品，已通过查重系统
摘要：SVM能够解决线性及非线性分类问题，以较少的支持量确定分类面，对样本数量及维数不敏感。近年来，随着计算机技术的发展更新以及图像数据库的日益增多，如何从中快速提取视觉信息越来越受到人们的重视，对图像数据库的分类和检索成为获取图像信息的重要研究问题之一。而图像分类能够减小图像检索范围，使检索效果更加明显，因此图像分类有着极其重要的实用价值。图像分类的研究主要集中在以下两个问题：图像特征的提取和利用学习器对特征进行分类。
一是提出了一种彩色 Gabor 纹理特征和 SVM 的图像分类方法，在特征提取部分避免了部分颜色纹理的丢失。Gabor 小波在对纹理灰度图像特征提取中有较好的表现，然而对于彩色自然图像中的纹理特征提取则容易丢失部分彩色信息，而在图像的 RGB 三通道中分别提取纹理特征，形成彩色图像的伪彩色纹理特征，用于分类，则能够保留部分彩色图像的彩色信息。
二是提出了一种基于多特征融合和 SVM 的智能图像分类算法。对于一幅自然图像，其单一的底层特征往往不能较为全面的表示图像的信息，本文先利用每个单独的底层特征训练出一个 SVM 分类器，然后用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）来确定每个分类器的权重，找到最优的参数设置，最后进行投票，对彩色图像进行分类。通过对自然图像库 Corel 1000 图像库进行实验对比，验证了本文所提的基于多特征融合和 SVM 的算法对自然图像有较好的分类效果。
关键词：图像分类；黑白照片；彩色照片；特征；Gabor 小波
