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刘小贤

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：甘肃政法学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇图像
  • 1篇图像分割
  • 1篇子群
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇彩色图像
  • 1篇参数优化

机构

  • 1篇甘肃政法学院

作者

  • 1篇刘卫华
  • 1篇刘小贤

传媒

  • 1篇科技创新与应...

年份

  • 1篇2017
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排序方式：
基于粒子群优化的最小二乘支持向量机图像分割研究
2017年
图像分割时,传统分类方法直接在图像上操作,会出现的数据高维特性表现差,分类效果差等问题,提出将最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)应用于图像分割,并利用粒子群算法对其参数进行优化。通过对经典的二分类与多分类问题的测试及彩色实物图像分割实验,结果表明,LS-SVM能综合使用图像多种特征,能够准确实现对图像感兴趣区域的分割,且分割速度比一般的支持向量机提高很多。
刘卫华刘小贤
关键词：最小二乘支持向量机彩色图像图像分割参数优化
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