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支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。
基于改进的支持向量机方法的多目标图像分割
【摘 要】
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支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,武汉数字工程研究所
【出 处】
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舰船电子工程
【发表日期】
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2009年02期
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