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支持向量机被看作是对传统分类器的一个好的替代,特别是在高维数据空间下,具有较好的泛化能力。本文首次采用支持向量机方法对医学图像进行了分类研究。为了检验该分类方法的有效性与稳健性,对不同的噪声图像进行试验,试验结果表明,即使存在噪声的情况下,支持向量机方法也能获得较好的分类结果。
支持向量机及其在医学图像分类中的应用
【摘 要】
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支持向量机被看作是对传统分类器的一个好的替代,特别是在高维数据空间下,具有较好的泛化能力。本文首次采用支持向量机方法对医学图像进行了分类研究。为了检验该分类方法的有效性与稳健性,对不同的噪声图像进行试验,试验结果表明,即使存在噪声的情况下,支持向量机方法也能获得较好的分类结果。
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,长江大学江汉石油学院
【出 处】
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信号处理
【发表日期】
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2004年02期
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