【摘 要】
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图像的自动分类在许多领域都是一项关键的任务,其中包括信息检索、可视场景的目标检测、因特网数据过滤、医学应用等等。当直接在图像上进行操作时,传统的分类方法由于数据的
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图像的自动分类在许多领域都是一项关键的任务,其中包括信息检索、可视场景的目标检测、因特网数据过滤、医学应用等等。当直接在图像上进行操作时,传统的分类方法由于数据的高维特性表现差,很难取得较好的效果。但是支持向量机(Support Vector Machine, SVM)可以克服极高维表示的缺陷,被广泛运用到图像分类中去。由于支持向量机的分类能力极大地依赖于核参数的选取,因此,本文着重研究了核参数选择方法,并利用不同的颜色、纹理特征对图像进行分类。本文所做的主要工作如下：1.分析了支持向量机核函数中各个参数对分类模型的影响,使用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对模型中的参数进行了优化,比较各方法对SVM核参数的寻优能力。2.提出了一种新的核参数优化方法。由于PSO算法的控制参数大多靠经验选择,没有相应的理论指导,本文将PSO控制参数的选值也作为一个优化问题,对PSO的两个加速常数用GA优选,对惯性系数也作了改进,形成一种GA-PSO混合算法。实验结果表明,新算法有很强的寻优能力,能有效地防止算法陷入局部最优。3.对彩色图像在HSV空间使用不同的量化方法提取颜色特征,针对传统直方图丢失颜色空间信息的情况,提出使用一种区域加权与颜色矩结合的颜色特征提取方法。纹理方面,使用灰度共生矩阵法、Tamura方法、Gabor滤波法分别提取出图像的纹理特征,对LBP模式的降维进行了研究,分析了LBP统一模式的不足,提出一种LBP混合模式与PCA相结合的纹理特征提取方法。4.应用GA-PSO算法的SVM对图像进行分类,对图像的色彩、纹理等多种特征的分类能力进行了测试和比较,分析了不同参数优化方法对图像分类准确率的影响。
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