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《重庆大学》 2004年
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支持向量机的模型及其在图像分割中的应用

杨强  
【摘要】:支持向量机是Vapnik及其研究小组提出的一种全新的模式识别技术。在使用结构风险最小化原则替代经验风险最小化原则的基础上,支持向量机综合了统计学习、机器学习和神经网络等方面的技术,并被证明可在最小化结构风险的同时,有效地提高算法的推广能力。由于其完备的理论基础和良好的实验结果,支持向量机日渐引起研究人员的重视。 但是,尽管具有以上优点,支持向量机在实践应用中仍不同程度地存在一些缺陷,例如:结构风险的界非常宽松、在学习中对数据集缺乏自适应性、对噪声数据过于敏感等。在对支持向量机模型予以改进的方面,本论文针对这三个问题做了如下研究: 针对支持向量机的结构风险的界非常宽松的问题,本论文提出了基于支持向量机的分段线性学习模型。该模型不仅能够在不需要引入核变换的情况下,在遵循结构风险最小化原则的基础上,直接对分段线性可分的数据集进行有效学习;而且能够对只能用高度非线性函数才能正确分类的数据集,在降低学习机器的结构复杂度的情况下,实现对数据集的有效学习。 针对支持向量机在学习中对数据集缺乏自适应性的问题,本论文提出了基于正反馈的支持向量机模型。该模型先用当前常用的支持向量机模型L1-SVM进行第一次训练。然后,利用由第一次训练得的到支持向量之间的距离信息,对样本在第二次训练过程中的核函数参数进行自适应调整,得到基于正反馈的支持向量机。该支持向量机对数据集具有一定的自适应性,实验表明,该支持向量机对具有多种分布特点的数据集具有良好的推广性能。 针对支持向量机对噪声数据过于敏感的问题,本论文提出了基于边界调节的支持向量机模型。该模型提出了一种根据样本在训练过程中形成的经验误差的大小,对样本给予不同对待的方法,控制了噪声数据对训练过程的影响,从而使支持向量机对噪声数据具有比较好的鲁棒性。 当前,图像处理技术几乎渗透到人类所有的活动领域中,特别在自动控制、信息通讯、无损检测、资源勘测、医学诊断、生物工程等领域更是得到的极为广泛的应用和发展。在当前的图像处理系统中,常常以图像分割为基础。对于一个图像处理系统而言,图像分割性能的好坏往往直接决定该系统的图像处理性能。对于在实际应用和科学研究中常常面对的复杂图像而言,目前还没有通用有效的 WP=6 分割方法。所采用的图像分割方法,在很大程度上依赖于图像的特征、人的经验和图像分割的目的。由于所开发出来的图像分割系统强烈地依赖于图像的特征,因此一个图像分割系统的使用范围也非常有限。 在本论文的应用研究部分,根据公路建设和工程建筑的需要,研制开发出了两个土石混合料图像的图像分割系统。主要包括以下研究工作: 结合土石混合料图像的具体特征,提出了基于相对统计特征的种子自动提取方法,并采用现有的模糊区域生长方法,建立了一个能够对土石混合料图像给予比较有效分割的图像分割系统,该系统是用VC++完成的。对本论文而言,这部分的研究工作也是本论文的另一个研究内容,即,基于支持向量机的图像分割系统的基础。 首次将支持向量机引入到对复杂图像的分割系统中。对在复杂图像的分割系统中引入统计学习方法的必要性和采用支持向量机对复杂图像进行分割的可行性和优越性等给予了比较详细的分析。对支持向量机在图像分割中所面临的关键问题给予了详细的分析并给出了具体的解决方法。在此基础上,建立了一个用VC++编写的图像分割系统。实验结果表明,在样本、样本特征等适当选择的基础上,支持向量机能够实现对复杂图像的有效分割,在一定程度上克服了传统分割方法在特征选择和阈值确定方面的问题。 该论文中最突出和最值得关注的成果包括以下两方面: 基于正反馈的支持向量机。一方面作者在该研究中,提出了相对于其他统计学习模型而言,更能够描述有些数据集的本质的一种支持向量机,并给予了其理论的正确性证明和分析;另一方面,更重要的是提出了一种全新的构造支持向量机的思维方式,从而为支持向量机在模型方面的发展开拓了十分广阔的空间。 基于支持向量机的图像分割。作者不仅是首先将支持向量机引入到复杂图像的分割系统中,并且比较全面和深入地分析了支持向量机在图像分割中所面临的关键问题,也创新性地提出了一些实际的解决方法。从而为从事基于支持向量机的图像分割的后继研究打下了一定的基础。 当然,这两方面的研究工作都还需要做大量的深入研究,以盼在这两个领域得到极大的发展,从而使支持向量机本身及其应用变得更加富。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 黄亮;舒宁;;基于支持向量机(SVM)单目标SAR图像分割[J];地理空间信息;2011年01期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 张赞超;全自动尿液粒子分析系统核心技术研究[D];浙江大学;2008年
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1 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
2 夏令;铁路客运枢纽客流人数自动识别系统研究与实现[D];北京交通大学;2011年
3 薛晓利;基于人脸识别的门禁系统研究[D];西南交通大学;2011年
4 吴勋;基于支撑向量机与模板匹配的眼底图像分割[D];华中科技大学;2011年
5 柳伯超;基于内容的不良图像识别研究[D];山东师范大学;2007年
6 刘雪娜;基于支持向量机的MRI图像分割方法的研究[D];河北工业大学;2006年
7 李琼;基于支持向量机的SAR图像分割[D];西安科技大学;2008年
8 李涟凤;基于支持向量机的医学图像分割[D];兰州大学;2010年
9 谢成清;机器人视觉伺服系统的研究[D];东华理工大学;2012年
10 尹彪;基于视频图像处理的铁路客运站客流识别系统研究与实现[D];北京交通大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 杨强,吴中福,余平,钟将;基于正反馈的支持向量机[J];重庆大学学报(自然科学版);2004年05期
2 杨强,吴中福,余萍,钟将;一种新型支持向量机[J];重庆大学学报(自然科学版);2005年02期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郑浩,王全凤;L-M算法在高层结构体系选型中的应用[J];四川建筑科学研究;2003年03期
2 陈征;;一类系统的二次李雅普诺夫函数存在性的判断[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2006年04期
3 孙小军;焦建民;何俊红;;解优化问题的遗传加速信赖域搜索算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2008年03期
4 张家昕;段复建;;一种结合NCP函数的SQP滤子新算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2010年05期
5 高洪;孟舒;查为民;李玲纯;张海涛;;6-3-3并联机构物理样机结构优化[J];安徽工程大学学报;2011年03期
6 李兴旺,满广生;工程结构优化的神经网络模型与数值计算[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2002年02期
7 李兵方;胡水玲;;浅析多元凸函数的分析学性质[J];安康学院学报;2011年03期
8 刘全金,孙承珣,任广永;基于遗传算法的BP网络在梅雨量预测中的应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2004年01期
9 冯学军,赵琴;径向基神经网络在股市预测中的应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2005年01期
10 燕峰,李世国;汽车座椅的设计与优化[J];鞍山科技大学学报;2004年05期
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1 刘钰;韩峰;董楠;陆希成;雷鸣;;爆炸容器安全概率的统计分析方法[A];全国危险物质与安全应急技术研讨会论文集(下)[C];2011年
2 姚智颖;刘冬;;基于Kazakov线性化的迭代滤波[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
3 姚海祥;;基于非参数估计方法和CARA效用函数的投资组合选择[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
4 段书凯;刘光远;;网络参数对混沌联想记忆特性的影响[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
5 杨晓春;李小凡;张美根;;地震波非线性反演的某些数学问题[A];中国科学院地质与地球物理研究所二○○三学术论文汇编·第二卷(青藏高原)[C];2003年
6 李艳平;何渝;;应用谷峰法求解连续函数总体极值的设计与实现[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年
7 潘义勇;潘平奇;;无约束优化问题的对角二阶拟牛顿法[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
8 贾朝辉;倪勤;;一个解无约束优化问题的移动渐近线算法[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
9 唐明筠;;无约束优化问题的一种信赖域牛顿解法(英文)[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
10 姚馨;倪勤;;解大规模优化问题的锥模型共轭梯度法[A];中国运筹学会第十届学术交流会论文集[C];2010年
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1 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 方东辉;最优化问题的Fenchel对偶和Lagrange对偶之研究[D];浙江大学;2010年
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1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
3 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
4 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
5 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
6 韩晓峰;高斯混合模型及在探测网络社区结构中的应用[D];山东科技大学;2010年
7 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
8 易明;地震作用下渡槽结构的动力可靠度分析[D];郑州大学;2010年
9 乔小琴;基于灰理论的土石坝安全监控综合评价模型研究[D];郑州大学;2010年
10 仝伟;一类熵型的内邻近点算法及其应用[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 王尔丹;人群运动与密度估计技术研究[J];安全;2005年03期
2 王一丁;杨虹;;基于多目标线性规划的人脸识别方法[J];北方工业大学学报;2009年01期
3 马东玺,范大鹏,张连超;数字伺服控制系统软件模块化设计[J];兵工自动化;2005年02期
4 贺仁亚,程乾生,孙喜晨;属性均值聚类二叉树及其在人脸识别中的应用[J];北京大学学报(自然科学版);2002年05期
5 徐海兰;刘彦婷;杨磊;;模式识别中三种字符识别的方法[J];北京广播学院学报(自然科学版);2005年04期
6 段立娟,包振山,毛国君;多特征特定类型图像过滤方法[J];北京工业大学学报;2005年04期
7 沈旭昆,刘晶炜,赵沁平;基于表面再现 Marching cubes 算法改进与实现[J];北京航空航天大学学报;1998年04期
8 主海文,刘有军,曾衍钧;血管图像分割技术的研究进展[J];北京生物医学工程;2005年02期
9 吴江;李太勇;;基于加权支持向量机的金融时间序列预测[J];商业研究;2010年01期
10 薛晓利;胡蓉;朱金陵;;一种改进的Gabor算法及其在人脸识别中的应用[J];成都电子机械高等专科学校学报;2011年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 胡清梅;轨道交通车站客流承载能力的评估与仿真研究[D];北京交通大学;2011年
2 贺士娟;脑电磁数值计算模型构造方法的研究[D];河北工业大学;2001年
3 吴清;脑电信号源数值解法的研究[D];河北工业大学;2001年
4 孙兴华;基于内容的图像检索研究[D];南京理工大学;2002年
5 徐桂芝;基于EIT技术的脑内电特性与功能成像研究[D];河北工业大学;2002年
6 郦苏丹;SAR图像特征提取与目标识别方法研究[D];国防科学技术大学;2001年
7 王亮申;图像特征提取及基于内容图像数据库检索理论和方法研究[D];大连理工大学;2002年
8 张敏贵;基于小波和支持向量机的人脸识别方法研究[D];西北工业大学;2003年
9 徐芳;航空影像分割的支持向量机方法[D];武汉大学;2004年
10 李颖;脑电逆问题求解的数值计算方法研究[D];河北工业大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 夏令;铁路客运枢纽客流人数自动识别系统研究与实现[D];北京交通大学;2011年
2 张建军;基于区域灰度变化率的图像边界检测[D];云南师范大学;2000年
3 忻栋;支持向量机算法的研究及在说话人识别上的应用[D];浙江大学;2002年
4 周翟和;纸币读入识别系统的研究和实现[D];南京航空航天大学;2002年
5 董云杰;支持向量机及其在模式识别中应用的研究[D];兰州理工大学;2003年
6 陈浙泊;空间多目标跟踪系统及目标轨迹识别技术[D];浙江大学;2004年
7 何勇;分形方法在SAR图像区域分割中的应用[D];武汉大学;2004年
8 毛新宏;SAR图像消斑和分割算法研究[D];西安电子科技大学;2005年
9 张昱;纸币号码图像识别方法研究[D];沈阳工业大学;2005年
10 何壸;SAR图像分割及目标识别[D];西安电子科技大学;2006年
【二级引证文献】
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1 徐恺英;常改;邢天亮;;基于SVM神经网络的高校科研能力评价模型构建[J];图书情报工作;2011年22期
2 林向阳;;网络成人图像的检测方法研究[J];网络安全技术与应用;2011年12期
3 伍银波;周卫;施金鸿;;一种门禁系统设计方案[J];中国教育技术装备;2012年12期
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1 黄儒乐;基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究[D];北京林业大学;2012年
2 杨佳佳;基于多源遥感数据的青海格尔木地区岩矿信息提取研究[D];吉林大学;2012年
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1 洪一帆;三维成像声纳图像后处理技术研究[D];浙江大学;2011年
2 曹份槟;基于PCA和SVM的货车故障检测[D];北京交通大学;2011年
3 王锟;基于支持向量机的图像分割方法研究[D];华南理工大学;2011年
4 杨雪琴;图像模式的形态和纹理特征研究及其在尿沉渣有形成分识别中的应用[D];重庆大学;2010年
5 苗东博;基于支持向量机的MR图像颅内组织识别的研究[D];河北工业大学;2011年
6 王军;垃圾彩信检索与拦截软件系统的研究与实现[D];电子科技大学;2011年
7 熊霞;基于内容的上网过滤方法研究[D];江南大学;2012年
8 张星;基于内容的不良图像人体躯干检测技术研究[D];兰州大学;2009年
9 宋坤坡;水声三维数据场的可视化技术研究[D];浙江大学;2010年
10 赵少敏;尿沉渣图像的分割与识别算法的研究[D];重庆大学;2010年
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9 邢伟;;基于支持向量机的图像分割[J];微计算机信息;2008年01期
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3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 朱晓霞;孙同景;陈桂友;;基于支持向量机理论的两级指纹分类实现方法[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
7 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
8 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
9 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
10 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
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1 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
2 王宸;香港窝轮市场面临结构风险[N];上海金融报;2007年
3 徐清;鑫富药业利润暴增26倍之谜[N];21世纪经济报道;2008年
4 本报记者 叶青 通讯员 粤科宣;病人家属也可操刀“做手术”[N];广东科技报;2011年
5 兴业证券研发中心 王春;“羊群效应”才能带来“市场底部”[N];中国证券报;2004年
6 周良;关注企业并购中的财务风险[N];中国有色金属报;2006年
7 本报记者 冯卫东;机器人也应有个“司法体系”[N];科技日报;2009年
8 徐辉;结构风险制约反弹高度[N];上海证券报;2007年
9 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
10 郑绪明;盆景企业经营的风险[N];中国花卉报;2005年
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1 杨强;支持向量机的模型及其在图像分割中的应用[D];重庆大学;2004年
2 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
3 刁智华;大田小麦叶部病害智能诊断系统研究与应用[D];中国科学技术大学;2010年
4 张春华;支持向量机中最优化问题的研究[D];中国农业大学;2004年
5 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
6 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
7 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
8 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
9 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
10 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
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1 傅正钢;基于统计学习的人工智能在数字游戏和数字娱乐上的应用[D];浙江大学;2004年
2 李琼;基于支持向量机的SAR图像分割[D];西安科技大学;2008年
3 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
4 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
5 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
6 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
7 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
8 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
9 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
10 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
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