%0 Journal Article
%T 基于支持向量机的图象插值及错误隐匿策略
%A 王珏
%A 季梁
%J 中国图象图形学报
%D 2002
%R 10.11834/jig.200206192
%X 如何对在有损网络环境中传输的视频进行错误隐匿是视频传输研究中的基本问题。支持向量机（SVM）是一种新兴的通用学习算法，是国际上机器学习领域新的热点。为了取得比现有方法更好的错误隐匿效果，提出了一种新的基于支持向量机回归估计的错误隐匿策略，首先建立了基于支持向量机回归估计的图像插值算法，并将其引入到错误隐匿问题中，然后用空域插值的方法达到错误隐匿的目的。实验结果表明，与目前采用的各种错误隐匿策略相比较，基于支持向量机的错误隐匿策略在错误隐匿效果和推广性能上都具有一定的优越性。
%K 图象插值
%K 错误隐匿
%K 支持向量机
%K 非线性插值
%K 机器学习
%K 网络环境
%K 视频传输
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200206192&flag=1