多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型

摘要：

针对图像分类中的特征选择问题，提出一种多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型。首先提取图像的多种特征，并对特征进行归一化处理；然后根据平均影响值对特征进行筛选，选择一组最优的特征子集；最后采用支持向量机构建图像的多分类器。采用图像数据集 SIMPLIcity 进行仿真实验验证该模型的有效性。实验结果表明，该模型降低了图像分类的开销，提高了图像分类性能。

关键词：图像处理、分类模型、多特征、支持向量机

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技攻关项目132102210423,122102210549

在线出版日期：2016-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：862-866