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针对模式识别的主要研究问题,在此采用距离测度、贝叶斯、决策树、神经网络等分类算法,通过两组不同图像数据实验分析,比较分类结果的正确率。为了满足实时性要求,提出了从计算复杂度和运算时间上衡量各种分类算法的策略,并综合比较几种算法的特点以及应用范围,针对不足之处,提出了图像分类的改进思想。
图像分类方法的对比研究
【摘 要】
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针对模式识别的主要研究问题,在此采用距离测度、贝叶斯、决策树、神经网络等分类算法,通过两组不同图像数据实验分析,比较分类结果的正确率。为了满足实时性要求,提出了从计
【机 构】
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西安邮电学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2009年18期
【基金项目】
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西安邮电学院中青年教师科研基金资助项目(109-0410)
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