基于遗传相关向量机的图像分类技术

摘要：

为了克服当前图像分类算法分类精度低等难题,提出基于遗传相关向量机(G-RVM)的图像分类方法,应用遗传算法对相关向量机参数进行优化.首先,采用主成分析法(PCA)提取图象特征;其次,利用训练集的数据,结合遗传算法获得相关向量机最优参数,得到优化的相关向量机图像分类模型;最后,采用Corel图像数据库中的图像作为实验数据.实验结果表明遗传相关向量机的图像分类方法比现有的图像分类方法有着更高的分类精度.因此,遗传相关向量机方法非常适合图像分类.

关键词：图像分类、相关向量机、主成分析、分类精度

所属期刊栏目：28

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：283-286