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期刊论文
基于支持向量机方法的噪声图像分割
基于支持向量机方法的噪声图像分割
来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 9次 | 上传用户:zuguangle
【摘 要】
:
图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一。支持向量机方法被认为是好的学习分类方法之一,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对噪声图像的分割,提出了模糊权重支持向量机方法。分割实验表明,与经典支持向量机方法相比,模糊权重支持向量机方法具有更强的抗噪性。
【作 者】
:
徐海祥
夏学知
陈炜
郭丽艳
【机 构】
:
武汉数字工程研究所,武汉理工大学交通学院
【出 处】
:
微电子学与计算机
【发表日期】
:
2007年11期
【关键词】
:
支持向量机
噪声图像分割
计算机视觉
统计学习理论
support vector machine
noise image segmentation
comp
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图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一。支持向量机方法被认为是好的学习分类方法之一,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对噪声图像的分割,提出了模糊权重支持向量机方法。分割实验表明,与经典支持向量机方法相比,模糊权重支持向量机方法具有更强的抗噪性。
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