基于特点子空间的高精度图像分类器实现

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基于特点子空间的高精度图像分类器实现

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毕业论文范文题目：基于特点子空间的高精度图像分类器实现，论文范文关键词：基于特点子空间的高精度图像分类器实现
基于特点子空间的高精度图像分类器实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：传统的基于内容的多媒体检索体系大多数是基于底层特点进行的,它岂但有检索精度低下,鲁棒性差,利用范畴有极强的局限性,更重要的是不合乎人类对事物认知的本质。而早先推起高潮的视频图像基于语义检索技巧,从基本上打消了基于底层特点的多媒体检索其本身所固有的不牢固性跟不正确（本文此处忽略..）性,使得检索效力有了质的奔腾,同时也使得多媒体检索过程更合乎人类学习本质。本文对多媒体语义检索过程中的重要过程——构建语义分类器进行了深刻而详尽的探讨。本文提出了一种基于特点子空间的图像分类算法,所构成的分类器是由SVM分类器跟AdaBoost分类器结合而成。具（文章此处忽略..）体构建过程是:将线性核SVM分类器作为弱分类器,将此弱分类器放置在特点子空间中,通过AdaBoost的迭代过程组合成强分类器。在构建SVM时,将其固有的C参数作为随迭代而始终变更的。样本权重,弱分类器权重,连同特点子空间的权重独特构成AdaBoost-SVM图像（略..）分类器的三个始终调剂的系数。为了验证所设计的AdaBoost-SVM分类器所存在的精度,本文还对三种分类器包含线性核SVM分类器,RBF-SVM分类器以及AdaBoost分类器做了实验与分析,以跟本文提出的AdaBoost-SVM分类算法进行比较。经过大量的实验（略..）证明,本文提出的这种基于特点子空间的图像分类器对图像进行语义分类是行之有效的。此外,对提出的特点子空间算法,本文也给出了对比实验,其对比组分辨为色彩特点空间,纹理特点空间以及等权重色彩跟纹理空间。实验证明这种特点子空间方法对进步分类器精度有明显的后果。

以上为本篇毕业论文范文基于特点子空间的高精度图像分类器实现的介绍部分。

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