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支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.文章对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究.实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术.
基于改进的一对一支持向量机方法的多目标图像分割
【摘 要】
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支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.文章对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行
【机 构】
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华中科技大学电子与信息工程系,华中科技大学图像识别与人工智能研究所
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2005年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金的资助(60475024)
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