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根据自然图像和计算机图形在采集方式上的不同所导致的关联性差异,建立了基于隐马尔可夫模型的改进型特征值提取模型,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对自然图像和计算机图形进行了分类。在哥伦比亚大学自然图像和计算机生成图像数据库上的实验结果表明,该方法的准确率达到98%。
基于隐马尔可夫模型的自然图像和计算机图形的鉴别
【摘 要】
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根据自然图像和计算机图形在采集方式上的不同所导致的关联性差异,建立了基于隐马尔可夫模型的改进型特征值提取模型,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对自然图像和计算机图形进行了分类。在哥伦比亚大学自然图像和计算机生成图像数据库上的实验结果表明,该方法的准确率达到98%。
【机 构】
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郑州大学电气工程学院,解放军信息工程大学信息工程学院
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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2009年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60473022）资助项目.
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