节点文献
SVDM在蔬菜病害图像分类中的应用
【机构】 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室； 北京师范大学信息科学与技术学院；
【摘要】 SVDM(Support Vector Decomposition Machine)是一种新的分类识别算法,它将特征提取和分类识别结合同步进行,利用优化技术把这两个步骤统一在一个框架内.一般寻找参数的过程比较复杂,但由于此优化目标函数为凸函数,可以将优化参数分为三步迭代进行.这样可以很简便地实现该算法.本文对SVDM算法理论进行了简要的描述,较好地解决了多类别识别问题,并将该算法应用在蔬菜病害图像的5个级别的病害分类中.通过实验,我们得到了较好的分类效果,验证了该算法的有效性.
- 【会议录名称】 图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集
- 【会议名称】第三届图像图形技术与应用学术会议
- 【会议时间】2008-04
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】TP391.41
- 【主办单位】北京图像图形学学会