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1.
支持向量机方法是一种基于统计学理论的机器学习的新方法,它在解决小样本,非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。目前它主要用于二元分类问题中,而对于其在多类分类应用仍是一个值得研究的问题。在目前存在的各种多类支持向量机分类问题中,一对一方法是一种最符合实际的方法。本文提出了一种改进的支持向量机,并将其应用于图像分割。这种改进的支持向量机它对一对一方法进行了改进,实验表明,支持向量机的方法是一种很有潜力的图像分割技术。 相似文献
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支持向量机是一种新的机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的。经典的支持向量机算法主要是针对两分类问题,但是在实际生活中经常需要求解多分类问题,这就需要将支持向量机的算法推广到求解多分类问题。通过阐述支持向量机模型及其算法的基本原理,对多分类支持向量机几种算法进行分析,系统地比较了各种算法的性能,探讨了多分类支持向量机算法的进一步研究方向。 相似文献
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本文比较了图像检索方法,提出利用支持向量机分类精度高、泛化能力好的特点应用于基于内容的图像检索方法。同时针对图像分类问题是个多分类问题,应用二叉树作为分类决策树形式,将支持向量机的两分类扩展为多分类来构建分类器。 相似文献
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针对分类问题的支持向量机方法中存在对噪声和野值敏感的问题,提出了一种新的隶属度函数确定方法．研究和分析了目前针对这些问题所提出的模糊支持向量机方法,而在模糊支持向量机方法中,隶属度函数的设计是整个模糊算法的关键所在,文中主要对隶属度函数进行了深入地研究,在类中心向量方法的基础上,即在确定样本的隶属度时,对类中心距离方法进行改进,得到新的隶属度计算的方法,并从数值实验方面表明该方法的有效性和可行性． 相似文献
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支持向量机作为一种分类算法,虽然具有避免局部最优解、鲁棒性好等优点,但由于核函数、参数的选择等问题经常导致分割结果不理想。针对以上问题,将遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）结合,通过遗传算法选取最优参数训练支持向量机模型,使用训练好的模型分割图像。实验结果表明,采用该算法能够得到理想的分割结果。 相似文献
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为了实现支持向量机对磨损磨粒的自动识别,首先对彩色磨粒图像进行图像处理,运用 K －均值聚类、区域生长法和数学形态学将磨粒成功地从图像中分割出来;其次根据各类磨粒形貌特征确定磨粒的形状尺寸、纹理特征和颜色特征参数,并采用相应的方法提取这三方面的参数;由于支持向量机参数的选取对其分类效果影响很大,所以采用遗传算法对其参数做进一步的优化;最后以提取的特征参数为基础,运用优化的支持向量机成功地识别了严重滑动磨粒、球形磨粒、切削磨粒、疲劳磨粒和红色氧化物五类特征磨粒,其识别准确率达90％。结果表明该方法切实可行。 相似文献
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抗压能力大小判定是一个多指标、多目标的评价系统,传统计算方法存在繁琐、客观性差的问题。提出了一种改进的模糊支持向量机的评价模型,对抗压能力进行评价。建立模糊隶属度函数,在减少训练集中异常样本点对分类超平面干扰的同时,并没有降低边缘样本点对分类超平面的影响。实验表明,改进的模糊支持向量机提高了抗压能力评价的准确率,模糊支持向量机的泛化能力也得到了提高。 相似文献
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针对智能监控中行人行为难于识别的问题,提出了一种基于改进支持向量机的行人行为分类的解决方法.针对背景建模和前景提取精确度的难题,把视频中有活动的部分表示成一组时空兴趣点;针对行动方式具有无固定方式和模糊特点的问题,先采用模糊聚类求每类行为样本聚类中心,再加入决策树思想,构建一种支持向量机决策树多值分离器进行行为分类.在国际上通用行为KTH数据库进行了实验,获得较高的识别率. 相似文献
10.
针对复杂场景中难以标注对象轮廓的问题，提出一种基于支持向量机的场景标注方法。首先采用结构森林法生成边缘概率，再运用分水岭算法将边缘概率转化成初始图像块。为避免过分分割,减少训练开支，利用UCM算法并选取适当的阈值提高图像块对轮廓的精确度，最后通过支持向量机训练分割的图像块进行场景标注。实验表明，在处理复杂的户外场景标注时，基于支持向量机的场景标注方法在像素精确度上表现良好，在对象轮廓上标注效果较好。 相似文献
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Probability output of multi-class support vector machines 总被引：1，自引：0，他引：1
A novel approach to interpret the outputs of multi-class support vector machines is proposed in this paper. Using the geometrical interpretation of the classifying heperplane and the distance of the pattern from the hyperplane, one can calculate the posterior probability in binary classification case. This paper focuses on the probability output in multi-class phase where both the one-against-one and one-against-rest strategies are considered. Experiment on the speaker verification showed that this method has high performance. 相似文献
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针对控制图5种异常模式的6个参数,提出基于一对一算法的多类分类支持向量机的控制图异常模式下的参数估计方法.在模型构造中采用遗传算法优化支持向量机的参数.仿真实验结果表明.该方法结构简单,收敛速度快,具有较高的识别精度,适合于控制图异常模式的参数估计. 相似文献
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Currently there are two approaches for a multi-class support vector classifier （SVC）. One is to construct and combine several binary classifiers while the other is to directly consider all classes of data in one optimization formulation. For a K-class problem （K〉2）, the first approach has to construct at least K classifiers, and the second approach has to solve a much larger optimization problem proportional to K by the algorithms developed so far. In this paper, following the second approach, we present a novel multi-class large margin classifier （MLMC）. This new machine can solve K-class problems in one optimization formulation without increasing the size of the quadratic programming （QP） problem proportional to K. This property allows us to construct just one classifier with as few variables in the QP problem as possible to classify multi-class data, and we can gain the advantage of speed from it especially when K is large. Our experiments indicate that MLMC almost works as well as （sometimes better than） many other multi-class SVCs for some benchmark data classification problems, and obtains a reasonable performance in face recognition application on the AR face database. 相似文献
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加权支持向量机分类算法是对类别差异造成的影响进行相应补偿的一种支持向量机算法，目的是提高样本中小类别的分类精度．我们通过用支持向量机和加权支持向量机算法相比较，加权支持向量机可提高样本中小类别的分类精度，这对于某些需要重点关注的小类别精度的分类有重要的现实意义． 相似文献
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Joint application of feature extraction based on EMD-AR strategy and multi-class classifier based on LS-SVM in EMG motion classification 总被引：2，自引：0，他引：2
YAN Zhi-guo WANG Zhi-zhong REN Xiao-mei 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(8):1246-1255
This paper presents an effective and efficient combination of feature extraction and multi-class classifier for motion classification by analyzing the surface electromyografic(sEMG) signals. In contrast to the existing methods,considering the non-stationary and nonlinear characteristics of EMG signals,to get the more separable feature set,we introduce the empirical mode decomposition(EMD) to decompose the original EMG signals into several intrinsic mode functions(IMFs) and then compute the coefficients of autoregressive models of each IMF to form the feature set. Based on the least squares support vector machines(LS-SVMs) ,the multi-class classifier is designed and constructed to classify various motions. The results of contrastive experiments showed that the accuracy of motion recognition is improved with the described classification scheme. Furthermore,compared with other classifiers using different features,the excellent performance indicated the potential of the SVM techniques embedding the EMD-AR kernel in motion classification. 相似文献
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手写数字识别是手写字符识别的一个重要分支,单个数字识别技术已经比较成熟,而手写数字串的切分与识别则成为了该领域的一个难点。本文针对手写数字串的切分和识别设计了一种实验模型,该实验模型针对手写数字串的过度切分以及不足切分的特殊情况设置基于支持向量机的检测器进行再次识别确认,实验证明,使用基于支持向量机的检测器大大的减少了因为错误切分而带来的识别率的下降。 相似文献
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This paper presents an effective method for motion classification using the surface electromyographic (sEMG) signal collected
from the forearm. Given the nonlinear and time-varying nature of EMG signal, the wavelet packet transform (WPT) is introduced
to extract time-frequency joint information. Then the multi-class classifier based on the least squares support vector machine
(LS-SVM) is constructed and verified in the various motion classification tasks. The results of contrastive experiments show
that different motions can be identified with high accuracy by the presented method. Furthermore, compared with other classifiers
with different features, the performance indicates the potential of the SVM techniques combined with WPT in motion classification. 相似文献
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杨竹青 《金华职业技术学院学报》2013,(6):49-53
高校消防甚为重要,传统火灾探测方法存在局限性,基于视频图像的火灾探测方案,提出一种背景自动更新目标提取法以及改进的支持向量机分类识别方法．将图像型火灾视频监控与计算机技术结合起来实现火灾监控系统的智能化。实验结果表明,分类速度和识别准确率都有所提高。 相似文献