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基于SVM的图像分类
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基于SVM的图像分类
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-9 页
第一章 绪论第9-15 页
　　· 研究背景第9 页
　　· 支持向量机的发展与研究现状第9-12 页
　　　　· 核函数研究第10-11 页
　　　　· 降低支持向量机的计算复杂度第11 页
　　　　· 多类支持向量机第11 页
　　　　· 多核学习第11-12 页
　　　　· 开拓支持向量机新的应用领域第12 页
　　· 基于SVM的图像分类研究第12-13 页
　　· 本文研究的主要内容及论文组织结构第13-15 页
第二章 支持向量机基本理论第15-25 页
　　· 机器学习的基本问题第15 页
　　· 经验风险最小化第15-16 页
　　· 结构风险最小化第16-18 页
　　· 支持向量机第18-22 页
　　　　· 线性可分第18-20 页
　　　　· 线性不可分第20-22 页
　　· 核函数第22-24 页
　　　　· 核函数理论第23 页
　　　　· 核函数的性质第23-24 页
　　　　· 常用核函数第24 页
　　· 本章小结第24-25 页
第三章 支持向量机参数优化方法第25-41 页
　　· 模型参数分析第25-27 页
　　· 交叉验证第27 页
　　· 网格搜索法第27-28 页
　　· 基于GA的SVM参数选择第28-30 页
　　　　· GA的原理和主要步骤第28-29 页
　　　　· 利用GA优化SVM参数第29-30 页
　　· 基于PSO的SVM参数选择第30-32 页
　　　　· PSO算法的原理和步骤第30-32 页
　　　　· 利用PSO优化SVM参数第32 页
　　· 改进的PSO算法第32-36 页
　　　　· PSO算法的行为分析第32-33 页
　　　　· PSO算法参数设置分析第33-34 页
　　　　· GA-PSO算法第34-36 页
　　· 核参数选择实验第36-40 页
　　· 本章小结第40-41 页
第四章 图像特征提取第41-58 页
　　· 颜色特征提取第41-45 页
　　　　· 颜色空间转换及量化第41-44 页
　　　　· 区域加权直方图与颜色矩结合的颜色特征提取第44-45 页
　　· 图像纹理特征的提取第45-54 页
　　　　· Tamura纹理第46-48 页
　　　　· 灰度共生矩阵提取图像纹理特征第48-49 页
　　　　· Gabor变换法提取纹理特征第49-51 页
　　　　· LBP特征提取第51-54 页
　　· LBP混合模式与PCA结合的纹理特征提取第54-57 页
　　　　· 主成分分析第54-55 页
　　　　· LBP统一模式的局限性和混合模式的提出第55-57 页
　　· 本章小结第57-58 页
第五章 基于SVM的图像分类实验第58-65 页
　　· 基于SVM的图像分类实验说明第58-59 页
　　· 基于颜色特征的分类结果与分析第59-60 页
　　　　· 颜色直方图分类结果第59 页
　　　　· 区域加权直方图与颜色矩结合的分类结果第59-60 页
　　· 基于纹理特征的分类结果与分析第60-64 页
　　　　· 基于Tamura纹理特征的图像分类第60-61 页
　　　　· 基于灰度共生矩阵特征的图像分类第61-62 页
　　　　· 基于Gabor滤波器提取纹理特征的图像分类第62-63 页
　　　　· 基于LBP纹理特征的图像分类第63-64 页
　　· 本章小结第64-65 页
总结与展望第65-67 页
参考文献第67-72 页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第72-73 页
致谢第73-74 页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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