Advertisement

唐银凤提出的纹理图像分类方法,采用多特征提取技术并结合SVM分类器。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过运用多特征提取技术并结合支持向量机(SVM)分类器,对纹理图像进行分类,该研究还深入探讨了SVM分类器的进一步优化学习过程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 基于SVM_
    优质
    本文探讨了一种结合多种特征提取方法和SVM(支持向量机)分类技术的纹理图像识别系统,由作者唐银凤提出。该研究旨在提高纹理图像自动分类的准确性和效率,通过优化特征选择过程及改进分类算法实现对复杂纹理的有效区分与分析。 基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类研究由唐银凤进行,该研究进一步探讨了SVM分类器的应用。
  • Python中使LBP进行步骤
    优质
    本简介阐述了利用Python编程语言实施局部二值模式(LBP)技术来提取和分析图像中的纹理特征,并基于这些特征对图像进行分类的过程。 本段落主要介绍了如何使用Python实现LBP(局部二值模式)方法来提取图像的纹理特征并进行分类。文章通过详细的示例代码进行了讲解,对学习或工作中需要应用此技术的人来说具有很高的参考价值。希望有兴趣的朋友可以继续阅读和实践。
  • 优质
    图像特征提取与分类研究领域聚焦于开发先进的算法和技术,用于有效识别和分析图像中的关键信息。这些技术在模式识别、计算机视觉及人工智能等众多应用中发挥着重要作用。通过从大量数据中抽取有价值的特征,并准确地将它们归类到特定类别,我们能够实现更智能化的数据处理与决策支持系统。 毕业论文中的图像特征提取与分类是研究的重要组成部分。这一过程涉及从图像数据中抽取有意义的特征,并根据这些特征对图像进行归类分析。
  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM及Python SVM
    优质
    本文探讨了CNN-SVM与SVM-CNN两种模型在特征提取中的应用,并利用Python实现SVM分类器,结合深度学习和机器学习技术以提高分类准确率。 卷积神经网络(CNN)用于提取特征,并使用SVM分类器进行训练和分类。
  • 点云——点云综述
    优质
    本文为点云特征提取方法提供了一篇详尽的综述文章。通过系统性地分析和比较现有的各种技术手段,旨在帮助研究者理解和应用点云数据中的关键信息。 点云特征分类和提取 王莹莹 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室
  • 及Matlab相关算
    优质
    本项目专注于研究和实现基于Matlab平台的图像纹理特征提取与分类算法,涵盖多种经典纹理分析方法及其应用实践。 提取纹理特征的相关算法在图像分类中经常被使用。
  • 基于MATLAB
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB工具进行图像纹理特征提取的有效方法,分析了几种主流算法的性能,并提出了一套优化方案以提升特征识别精度。 本代码能够实现MATLAB中的图像纹理特征提取,处理速度快且效果优良。
  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM及Python_SVM.zip
    优质
    本资源包含基于CNN-SVM和SVM-CNN的方法进行图像特征提取与分类的代码和数据,采用Python实现,适用于机器学习与计算机视觉领域的研究。 CNN-SVM_SVMCNN_SVM特征提取_SVM_python_SVM分类.zip
  • CARS.rar_CARS_cars算_波长_组模型
    优质
    本资源提供关于CARS(化学吸光光谱旋转解卷积)算法的详细资料,涵盖CARS分类、特征提取及特征波长选取方法,并介绍基于CARS的组合建模策略。适合研究人员和学生深入学习与应用。 在MATLAB模式识别(分类和回归)的特征变量提取方法中,竞争性自适应重加权算法(CARS)通过自适应重加权采样(ARS)技术选择PLS模型中具有较大回归系数绝对值的波长点,并剔除权重较小的波长点。利用交互验证选出RMSECV指标最低的子集,从而有效寻出最优变量组合。