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针对现有纹理分类算法的局限性,提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的纹理分类算法。首先提取纹理Gabor分解后各子带的均值和方差作为特征向量,进而利用支持向量机算法实现分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,Gabor小波和支持向量机相结合能有效地提高分类正确率。
应用Gabor小波和支持向量机的纹理分类
【摘 要】
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针对现有纹理分类算法的局限性,提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的纹理分类算法。首先提取纹理Gabor分解后各子带的均值和方差作为特征向量,进而利用支持向量机算法实现分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,Gabor小波和支持向量机相结合能有效地提高分类正确率。
【机 构】
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燕山大学电子与通信工程系
【出 处】
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电视技术
【发表日期】
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2006年09期
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