【摘 要】
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图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Ma-chine（SVM）多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support Vec
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图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Ma-chine（SVM）多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support VectorMachine（FSVM）理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类策略中去,分别构成一对一FSVM（1-v-1 FSVM）和一对多FSVM（1-v-r FSVM）,文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度,最终实验证明1-v-1 FSVM方法提高了图像多类分类的准确率,同时也比1-v-r
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