基于模糊支持向量机的图像分类方法

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使用机器学习算法进行图像分类

使用机器学习算法进行图像分类随着计算机视觉和机器学习的快速发展，图像分类已经成为其中一个重要的应用领域。

图像分类任务旨在将输入的图像归类到预定义的类别中。

这种技术对于自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等领域有着广泛的应用。

在本文中，我将介绍一些常用的机器学习算法以及它们在图像分类中的应用。

1.支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种二分类模型，但可以通过多个SVM模型来实现多类别的图像分类。

SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，使得图像样本点在特征空间中能够被最大程度地分离出来。

SVM在图像分类中具有良好的泛化能力和鲁棒性，尤其适用于特征空间高维、样本量小的情况。

2.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：CNN 是一种深度学习模型，在图像分类中具有很高的准确性和效率。

CNN的关键是通过多层卷积、池化和全连接层来提取图像的局部特征和全局特征，并将其映射到最终的分类结果上。

CNN模型通常具有很好的参数共享性和抽象表示能力，可以处理大规模的图像数据集。

3.决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类模型。

它通过一系列的决策规则来将图像分到不同的类别中。

决策树具有易于理解、可解释性强的特点，对于小规模的图像分类任务效果较好。

然而，当决策树的深度过大或者数据集过大时，容易出现过拟合的问题。

4.随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习的算法，它由多个决策树构成。

随机森林通过对每个决策树的预测结果进行投票，来确定最终的分类结果。

随机森林具有较好的鲁棒性和泛化能力，对于大规模的图像分类任务效果较好。

除了上述几种常用的机器学习算法，还有一些其他的算法也可以用于图像分类任务，包括朴素贝叶斯分类器、k近邻算法等。

这些算法的选择取决于数据集的特点、算法的性能要求和应用场景的实际需求。

在实际应用中，进行图像分类通常需要以下几个步骤：1.数据准备：首先需要收集和准备用于训练和测试的图像数据集。

基于支持向量机的室内室外图像分类方法

的准确率，因此特征提取的方法很重要。对图像分类
的过程如图２所示，中特征提取包含两个方面，其具体说明如下：
Ｉ
输入
斯性、自相似性和尺度无关性的特点，而人造物体的边缘线基本上都是平滑的，而且形状基本上都是有一定规则的几何形状，比如说直线形、圆形等。可参看
关键词：支持向量机；特征；直线度；圆形度中图分类号：Ｐ３１Ｔ９文献标识码：Ａ文章编号：６２１５（０００－０－５１７．９０２１）３０１００
室内室外图像进行分类。文献［］６利用图像的颜４［］色和纹理特征进行分类。文献［］５在分类时不仅提取了颜色和纹理特征，而且还提取边缘方向柱状图的特
第９卷第３期
２１００年９月
广东轻工职业技术学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＵＡＮＧＤ０ＮＧＮＤＵＳＴＲＹＩＴＥＣＨＮＩＣＡＬＣ０ＬＬＥＧＥ
Ｖｏ．１９
ＮＯ．３
Ｓｅｐｔ
２０Ｏ１
基于支持向量机的室内室外图像分类方法
分形结构的自然物体。本文的方法是利用这个差异性和图像的颜色作为出发点，用支持使向量机（Ｖ作为分类器依据图像的边缘和颜色矩特征对图像进行分类。实验结果表明此ＳＭ）方法对室内、外图像分类可以获得较高的准确率。室

基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法

（ＶＭ）义分类的图像检索方法．方法首先提取训练图像库的底层特征信息，后利用ＳＳ语该然ＶＭ对所提取的特征进行训练，造多分类器．此基础上，用分类器对测试图像自动分类，到图像属于各个类别的概率，现图像检索．２种构在利得实第是利用图像自动标注方法进行检索．基于语义的图像自动标注中，对训练集进行人工标注．测试图像利用Ｓ在先对ＶＭ分类器进行分类，找到与该图像最相似的Ｎ张构成图像集，该图像集的标注进行统计，到关键词，而提供概念并对找从化的图像标注以用于检索．过在标准图像检索库和自建图像库上的实验结果表明。上２基于语义的图像检索方法通以种
收稿日期：０９０ — ０２０ — ９１
降低分类的难度，在每一级分类时，采取贝叶斯分类的
方法．们假设图像类别是固定的而且每类图像的先他
基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法
廖绮绮，李翠华
（ｆ大学信息科学与技术学院，建厦ｆ６０５厦－１福－３１０）１
摘要：为了更好的解决基于内容的图像检索问题，出了２种基于语义的图像检索方法．１种是基于支持向量机提第

基于支持向量机的图像分类

＊联系人，Ｅｍａｌｕｕｌｇ１６ｃｍ — ｉ：ｈｘｅｎ＠２．ｏｏ
维普资讯
第２期
张瑜慧等：基于支持向量机的图像分类
ｂ一厂，口Ｋ（ｌ．）ｘ，ｊ．ｒ
１１非线性支持向量机．
设已知训练集丁一｛ｚ，，，ｚ，｝（Ｙ） … （Ｙ），其中ｚ ∈Ｒ，｛１１，Ｙ∈ 一，｝一１ … ，，月维欧，月Ｒ为
氏空间．选择适当的核函数Ｋ（），，构造并求解最优化问题：
４３
（）２
最后，造决策函数构
（）ｓ（一ｇｎ
１２核函数和支持向量．
０Ｙ，＋ｂ）＇，）．ｉＫ（
Ｖｏ．１ｏ．１０Ｎ２
Ｍａ０７ｙ２０
基于支持向量机的图像分类
张瑜慧，胡学龙 ¨ ，陈琳
（．扬州大学信息工程学院，江苏扬州２５０；２１２０９．宿迁学院计算机科学系．江苏宿迁２３０；２８０３．苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室．江苏苏州２５０；１０６４．上海电力学院计算机与信息工程学院，上海２０９）０００
算表达式为
收稿日期：０７一Ｏ —１２０１９
基金项目：苏省计算机信息处理技术实验室开放研究课题（Ｓ１２）江ＫＪ００３；扬州大学科研基金资助项目（３ＯＯ８；扬州大学信０１Ｏ６）

基于svm多分类的超分辨图像细粒度分类方法

采用 Atanassov 扩展方法对超分辨图像进行融合滤
波，图像融合滤波
c
c
c
∑ ∑ ∑ Iswk(1,j) Iswk(2,j)
Iswk(i, j)
Pr =( j=1 c
, j=1 c
, ..., j = 1 c

)
（6）
其中
N
∑ IGSM = (h(giCi + Vi|si) - h(Vi))
（7）
文章编号：1673-2928（2020）02-0051-04
0 引言采用超分辨成像技术进行图像成像，能够有
效提高图像的输出分辨能力。在超分辨图像检索过程中，需要进行超分辨图像细粒度分类优化处理，构建超分辨图像细粒度融合模型，结合人工智能方法进行图像的优化分类，提高超分辨图像细粒度的检索和信息提取能力。研究超分辨图像细粒度分类方法，在图像数据库构建和优化检索中具有很好的应用价值[1]。
1 超分辨图像融合滤波和细粒度特征提取
1.1 超分辨图像融合滤波
为实现基于 SVM 多分类的超分辨图像细粒度
分类，提高超分辨图像细粒度可识别性，首先对采
集的超分辨图像进行融合滤波处理，实现图像的
预处理。假设待分类的模糊超分辨图像为 F ，相
似性较高的图像背景分量为 GF ，根据两幅图像的内容相似度进行特征匹配，对 GF 进行模板融合处
基于 SVM 多分类的超分辨图像细粒度分类方法
连和谬（闽南理工学院实践教学中心，福建石狮 362700）
摘要：为提高超分辨图像的检索和识别能力，需要对图像细粒度进行分类处理，提出基于支持向量机（Support Vec⁃ tor Machine，SVM）多分类的超分辨图像细粒度分类算法。采用融合滤波方法处理，实现图像预处理，考虑超分辨率图像具

基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法

Ｓｍａｔｃｂｓｄｉｇｅｒｅａｌｏｉｍｓｎｕｚｕｐｒｅｔｒｍａｈｎｅｎｉ — ａｅｍａｅｒｔｉｖｌａｇｒｔｈｕｉｇｆｚｙｓｐｏｔｖｃｏｃｉｅ
ＨＡＧＷｅ —ｕＱＮＴａ— ，ＡＧＺｅ —ｕＵＮｎｙ，ＩｕｎｆＴＮｈｎｈａａ
ｔｒｓｏｍａｅｎｎｒｄｃｎｈｅｍｉ — ｍｂｒｈｉ—ｕｃｉｎｆｚｕｏｖｃｏｃｉｅｉｔｍａｅｒｔｅａ，ｏｔｉｅｈｕｅｆｉｇｓａｄｉｔｏｕｉｇｔｎｍｅｅｓｐｆｎｔｏｕｚｙｓｐｐ￣ｅｔｒｍａｈｎｎｏｉｇｅｒｖｌｉｂａｎｄｔｅ
第２卷第５期８
２】１年５月【Ｉ
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖ０．８Ｎ０５１２．Ｍａ０１ｖ２１
基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法书
关键词：面向语义的图像检索；模糊支持向量机；最小隶属度；不可分区域
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９
文献标志码：Ａ
文章编号：１０ — ６５２１）５１８ —４０１３９（０１０ — ９７０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．５Ｏ１ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．１２ｓ

集成模糊LSA与MIL的图像分类算法

集成模糊LSA与MIL的图像分类算法李大湘;彭进业;李展【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》【年(卷),期】2010(022)010【摘要】针对自然图像的分类问题,提出一种基于模糊潜在语义分析(LSA)与直推式支持向量机(TSVM)相结合的半监督多示例学习(MIL)算法.该算法将图像当作多示例包,分割区域的底层视觉特征当作包中的示例.为了将MIL问题转化成单示例问题进行求解,首先利用K-Means方法对训练包中所有的示例进行聚类,建立"视觉词汇表";然后根据"视觉字"与示例之间的距离定义模糊隶属度函数,建立模糊"词-文档"矩阵,再采用LSA方法获得多示例包(图像)的模糊潜在语义模型,并通过该模型将每个多示例包转化成单个样本;采用半监督的TSVM训练分类器,以利用未标注图像来提高分类精度.基于Corel图像库的对比实验结果表明,与传统的LSA方法相比,模糊LSA的分类准确率提高了5. 6%,且性能优于其他分类方法.【总页数】8页(P1796-1802,1809)【作者】李大湘;彭进业;李展【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,西安,710069;西北大学信息科学与技术学院,西安,710069;西北工业大学电子信息学院,西安,710072;西北大学信息科学与技术学院,西安,710069【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于核的模糊多球分类算法及其集成 [J], 顾磊;吴慧中;肖亮2.一种新的模糊多球分类算法及其集成方法 [J], 顾磊;吴慧中;肖亮3.基于分层MRF模型的POLSAR图像分类算法 [J], 张斌;马国锐;林立宇;梅天灿;秦前清4.基于集成学习的风云四号遥感图像云相态分类算法 [J], 高军; 陈建; 田晓宇5.基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法 [J], 吴建; 许镜; 丁韬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于支持向量机的图像识别算法研究

基于支持向量机的图像识别算法研究第一章介绍随着科技的发展，计算机视觉技术开始成为人工智能领域的热门研究方向。

而图像识别技术——通过对输入图片进行分析和处理，辨认出图像中的对象——则是计算机视觉技术应用的重要技术之一。

在各种图像识别技术中，支持向量机算法（Support Vector Machine, SVM）因为其优秀的分类性能和可扩展性，已经成为了一种常见的分类算法之一。

本文将探讨基于支持向量机的图像识别算法。

第二章支持向量机SVM 是一种分类算法，它寻找一个超平面（超平面是 n-1 维的），将数据分为不同的类别。

对于二分类问题，SVM通过构建最优超平面将数据分为两部分，从而达到分类的目的。

但在实际操作中，数据很可能不是线性可分的。

为了解决这个问题，SVM 使用了核函数。

核函数来自于将非线性问题转化为线性问题的技巧。

常用的核函数有线性、多项式和径向基等。

第三章 SVM 的应用支持向量机算法是一种被广泛使用且准确率高的分类算法，因此在图像分类和识别领域也广受欢迎。

在图像分类问题中，SVM 可以通过对样本之间的距离进行映射（即特征提取），以提高图像分类的准确性。

常用的特征提取方法有 SIFT, HOG 和 LBP 等。

还可以将 SVM 与深度学习相结合，构建深度支持向量机（Deep Support Vector Machine, DSVM）用于图像分类问题。

第四章 SVM 在物体识别中的应用支持向量机在目标检测和物体识别中也有广泛的应用。

在物体识别中，SVM 可以通过将物体的视觉特征与已知的物体类别进行匹配，以确定物体的类别。

常见的视觉特征包括颜色、形状和纹理等。

由于 SVM 在处理高维空间数据方面的优势，也被广泛应用于目标跟踪中。

第五章 SVM 图像分类的案例研究为了更好地理解 SVM 在图像分类中的应用，下面介绍一个基于 SVM 的图像分类的案例。

我们以 CIFAR-10 数据库为例，该数据库包括 10 种不同类别的图像（如飞机、汽车、鸟类等）。

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总第２８２期２０１３年第４期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆ＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．４１Ｎｏ．４
６３８ห้องสมุดไป่ตู้
基于模糊支持向量机的图像分类方法
曹建芳焦莉娟
提高。
关键词
模糊支持向量机；模糊隶属度；特征提取；图像语义；图像分类
ＴＰ３９１．４１
中图分类号
ＩｍａｇｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ
ｍａｃｈｉｎｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｋｅｓｕｐｆｏｒｔｈｅｌａｃｋｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａ１ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｉｎｍｕｌｔｉ — ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｓｏｌｖｅｓｔｈｅ
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｍａｇｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｒｅｓｕｌｔｅｄｉｎｔｈｅｒａｐｉｄｇｒｏｗｔｈｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓ．Ｉｔｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｕｒｇｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｔｏｒｅｌｙｏｎａｄｖａｎｃｅｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｉｍａｇｅｓ．Ａｎｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒ
１引言
随着电子技术和冈特网技术的发展，以及近年来数码
的ＶＣ维理论和结构风险最小原理基础上，根据有限样本信息
在模型复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的
忻州０３４０００）（忻州师范学院计算机科学与技术系
摘
要
电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长，依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的
问题。为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法，通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足，解决了图像分类中的语义模糊问题。使用Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上的六类自然图像进行测试，实验结果表明，与传统的支持向量机方法相比，分类性能显著
ｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｅｍａｎｔｉｃａｍｂｉｇｕｉｔｙｉｎｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙｄｅｆｉｎｉｎｇｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｕｓｉｎｇ６ｔｙｐｅｓｏｆｎａｔｕｒａｌｉｍａｇｅｓｔｏｔｅｓｔ，ｔｈｅｅｘ — ｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｍｐｒｏｖｅｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｍｅｔｈｏｄ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｆｕｚｚｙｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅｓｅｍａｎｔｉｃｓ，ｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ３９］．４】
ＣＡＯＪｉａｎｆａｎｇＪＩＡＯＬｉｊｕａｎ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｉｎｚｈｏｕＴｅａｃｈｅｒｓ ’Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉｎｚｈｏｕ０３４０００）