基于模糊支持向量机的图像分类方法

摘要：

电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的问题.为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法,通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足,解决了图像分类中的语义模糊问题.使用Internet上的六类自然图像进行测试,实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,分类性能显著提高.

关键词：模糊支持向量机、模糊隶属度、特征提取、图像语义、图像分类

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61202163

在线出版日期：2013-05-20（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：638-641,648