【摘 要】
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草图生成是草图理解研究的一个重要领域。草图理解旨在给出草图的正确语义,而草图生成是草图理解的逆过程,旨在根据已知的草图语义,绘制出类似手工草图的图案。支持向量分类
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草图生成是草图理解研究的一个重要领域。草图理解旨在给出草图的正确语义,而草图生成是草图理解的逆过程,旨在根据已知的草图语义,绘制出类似手工草图的图案。支持向量分类是一种基于统计学习理论的有限样本的机器学习方法,已广泛应用于人脸识别、草图理解、图像检索等领域。本文介绍了草图生成技术和支持向量机分类方法,实现了面向眉目草图生成的支持向量分类模型,通过参数选择提高了SVM的分类效果。论文的具体工作包括:1根据眉目图像的统计信息,提取眉目的特征向量,构造草图生成模型。2预处理训练前的眉目图像,使用LibSVM构建眉目分类体系,并将分类结果作为草图的语义解释。3通过简单验证和交叉验证方法的结合,选择最优参数,提高了眉目分类效果,并通过实验加以证明。
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