【摘 要】
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Due to the features of the multi-spectral images, the result with the usual methods based on the support vector machine (SVM) and binary tree is not satisfactor
【机 构】
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Tianjin Key Laboratory of Intelligent Computing and Novel Software Technology and Key Laboratory of
【出 处】
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Optoelectronics Letters
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Due to the features of the multi-spectral images, the result with the usual methods based on the support vector machine (SVM) and binary tree is not satisfactory. In this paper, a fuzzy SVM multi-class classifier with the binary tree is proposed for the classification of multi-spectral images. The experiment is conducted on a multi-spectral image with 6 bands which contains three classes of terrains. The experimental results show that this method can improve the segmentation accuracy.
Due to the features of the multi-spectral images, the result with the usual methods based on the support vector machine (SVM) and binary tree is not satisfactory. In this paper, a fuzzy SVM multi-class classifier with the binary tree is proposed for the classification of multi-spectral images. The experiment is conducted on a multi-spectral image with 6 bands which contains three classes of terrains. The experimental results show that this method can improve the segmentation accuracy.
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