10.3969/j.issn.1000-582X.2006.01.017
利用支持向量机SVM★识别车辆类型
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力,已被广泛地应用于多类分类问题的研究.以车辆轮廓特征为对象,将二类分类支持向量机SVM★应用于多类车辆类型的识别,并与其它分类器的分类结果进行了对比.通过9次交叉验证实验,结果表明SVM★对车辆数据样本的测试准确率达到了85.59%,其分类性能优于其它分类器.
支持向量机、车辆识别、轮廓特征
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TP18;U49(自动化基础理论)
重庆大学校科研和教改项目
2006-04-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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