全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

基于形态学及SVM思想的病变图象识别方法

DOI: 10.11834/jig.2003010417

Keywords: 模式识别(520?2040),模式识别,形态学,SVM,算法

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

提出了一种将形态学理论与SVM(支持向量机)算法结合起来的病变图象特征识别方法.利用形态学的广义骨架理论及形状因子,抽取图象特征,作为SVM训练数据,同时借助SVM良好的分类性能,对图象骨架进行分类,从而实现图象特征的快速分类,提高识别率.本文以红外乳腺图象为例,说明了本算法的各种特色.实验结果表明,该算法能有效提高图象识别率并具有一定的应用前景,同时,该方法对其他类似的模式识别问题也有一定的借鉴作用.

References

[1]  [1]吴敏金.图像形态学[M].上海:上海科学技术文献出版社,1991.
[2]  [3]范劲松,方廷健.基于粗集理论和SVM算法的模式分类方法[J].模式识别与人工智能2000,13(4):615~618.
[3]  [5]Corts C, Vapnik V. Support vector networks [J]. Machine Learning, 1995,20(3) :1~25.
[4]  [7]傅京孙,蔡自兴,徐光?.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,1987.
[5]  [2]Vapnik V N. The nature of statistical learning theory[M].NewYork: Springer-Verlag, 1995.
[6]  [4]凌旭峰.基于支持向量机的人脸识别技术[J].红外与激光技术,2001,30(4):318~322.
[7]  [6]傅京孙.模式识别及其应用[M].北京:科学出版社,1983.
[8]  [8]Zhang Ling, Zhang Bo. A geometrical representation of McCulloch-Pitts neural model and its applications [J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 1999,10(4): 925~929.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133