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提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率。实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度。
基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类
【摘 要】
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提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率。实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度。
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目（CSTC-2008BB2252）,国家大学生创新性实验计划资助项目（081063510）
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