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《西北大学》 2010年
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基于SVM的图像分类

高锦  
【摘要】: 图像的自动分类在许多领域都是一项关键的任务,其中包括信息检索、可视场景的目标检测、因特网数据过滤、医学应用等等。当直接在图像上进行操作时,传统的分类方法由于数据的高维特性表现差,很难取得较好的效果。但是支持向量机(Support Vector Machine, SVM)可以克服极高维表示的缺陷,被广泛运用到图像分类中去。 由于支持向量机的分类能力极大地依赖于核参数的选取,因此,本文着重研究了核参数选择方法,并利用不同的颜色、纹理特征对图像进行分类。 本文所做的主要工作如下: 1.分析了支持向量机核函数中各个参数对分类模型的影响,使用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对模型中的参数进行了优化,比较各方法对SVM核参数的寻优能力。 2.提出了一种新的核参数优化方法。由于PSO算法的控制参数大多靠经验选择,没有相应的理论指导,本文将PSO控制参数的选值也作为一个优化问题,对PSO的两个加速常数用GA优选,对惯性系数也作了改进,形成一种GA-PSO混合算法。实验结果表明,新算法有很强的寻优能力,能有效地防止算法陷入局部最优。 3.对彩色图像在HSV空间使用不同的量化方法提取颜色特征,针对传统直方图丢失颜色空间信息的情况,提出使用一种区域加权与颜色矩结合的颜色特征提取方法。纹理方面,使用灰度共生矩阵法、Tamura方法、Gabor滤波法分别提取出图像的纹理特征,对LBP模式的降维进行了研究,分析了LBP统一模式的不足,提出一种LBP混合模式与PCA相结合的纹理特征提取方法。 4.应用GA-PSO算法的SVM对图像进行分类,对图像的色彩、纹理等多种特征的分类能力进行了测试和比较,分析了不同参数优化方法对图像分类准确率的影响。
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 付燕;聂亚娜;靳玉萍;;PSO-SVM算法在肝脏B超图像识别中的应用[J];计算机测量与控制;2012年09期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 周达和;独立成分分析算法与支持向量机在不良图片识别中的应用[D];华南理工大学;2010年
2 李萌;基于支持向量机的汽车ESP系统故障诊断[D];吉林大学;2011年
3 刘琦烽;基于支持向量机的汽车ABS系统故障诊断[D];吉林大学;2011年
4 杨楠;基于内容的商品图像分类技术研究[D];大连理工大学;2011年
5 吴军;基于正负模糊系统的图像分类的研究及其应用[D];江南大学;2012年
6 胡芬;CAM血管新生量化的自动分析[D];长春工业大学;2011年
7 刘成;基于多任务学习的自然图像分类方法研究[D];西北大学;2012年
8 聂亚娜;支持向量机在肝脏B超图像分类中的应用研究[D];西安科技大学;2012年
9 王莹;基于BoW模型的图像分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
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6 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
7 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
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10 高闯;王立东;周世宇;;基于支持矢量机的宫颈细胞分类[J];辽宁科技大学学报;2009年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 卢易枫;;基于灰度共生矩阵的金刚石瑕疵自动识别技术研究[A];经济策论(上)[C];2011年
3 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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5 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 王海丰;李壮;任洪娥;赵鹏;;基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 余节约;林剑;管力明;李宁;赵龙;;基于最小二乘支持向量机的平版印刷油墨预置模型[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 ;State Estimation Model of Ferment Process Based on PSO[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 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
4 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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7 程军娜;基于形态学多尺度图像分析的海藻细胞图像分割及特征提取[D];中国海洋大学;2010年
8 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
9 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
10 韩守东;纹理建模与图切分优化方法研究[D];华中科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[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
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7 王文栋;GEP及SVM融合的分类技术研究[D];广西师范学院;2010年
8 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
9 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
10 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈兴杰;柴晓冬;;一种基于简化PCNN的红外图像分割方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2010年01期
2 罗森林;辛子英;冯磊;;基于C4.5算法的敏感图像检测方法[J];北京理工大学学报;2006年05期
3 王宇石;李远宁;高文;;基于局部视觉单词分布的成人图像检测[J];北京理工大学学报;2008年05期
4 徐爱俊;方陆明;楼雄伟;;基于可见光视频的森林火灾识别算法[J];北京林业大学学报;2010年02期
5 黄振华;李正明;潘天红;;基于图像型森林火灾无线远程监控系统[J];传感器与微系统;2009年03期
6 陈建杰;叶智宣;;多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用[J];测绘科学;2009年04期
7 侯宏花,陈树越,郭保全;医学B超图像降噪处理的三种方法比较[J];测试技术学报;2003年03期
8 倪福银;张旸;;基于PCNN的人脸图像分割算法研究[J];江苏技术师范学院学报;2011年04期
9 靳大路;王德兴;杨鹏;;红外热成像技术在崂山森林防火系统中的研究与应用[J];电脑知识与技术;2008年33期
10 杨合超;宋海歌;周雪梅;;模式识别的主要方法及其应用[J];电脑知识与技术;2008年S2期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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3 侯杰;基于视频图像的高大空间建筑火灾探测研究[D];清华大学;2010年
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9 杨尚明;盲信号分离ICA理论与应用[D];电子科技大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 桑媛媛;基于非负稀疏表示的文本分类算法研究[D];大连理工大学;2010年
2 何昌钦;图像检索方法研究[D];大连理工大学;2010年
3 胡波;基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统研究[D];长沙理工大学;2010年
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7 夏寅辉;人脸皮肤纹理测量及识别方法研究[D];燕山大学;2003年
8 沈海峰;图像通信与处理技术在林火监测中的应用研究[D];东北林业大学;2003年
9 赵琛;用概率神经网络对混凝土拱坝进行损伤位置识别的研究[D];浙江大学;2005年
10 黄亚丽;基于纹理分析和概率神经网络的肝脏B超图像识别研究[D];河北大学;2005年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 孙建成;张太镒;刘海员;;基于SVM的多类模拟调制方式识别算法[J];电子科技大学学报;2006年02期
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6 毛建昌,王成道,万嘉若;多分辨率自回归纹理模型[J];电子学报;1988年06期
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9 薄华;马缚龙;焦李成;;图像纹理的灰度共生矩阵计算问题的分析[J];电子学报;2006年01期
10 陈洋;王润生;;结合Gabor滤波器和ICA技术的纹理分类方法[J];电子学报;2007年02期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 孙兴华;基于内容的图像检索研究[D];南京理工大学;2002年
2 周伟达;核机器学习方法研究[D];西安电子科技大学;2003年
3 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
4 蒋刚;核机器学习方法若干问题研究[D];西南交通大学;2006年
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6 曾绍华;支持向量回归机算法理论研究与应用[D];重庆大学;2006年
7 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
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3 张淑雅;赵一鸣;李均利;;基于SVM的图像分类算法与实现[J];计算机工程与应用;2007年25期
4 李长春;冒亚明;孙灏;慎利;;基于多通道分类合成的SAR图像分类研究[J];计算机与现代化;2010年03期
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6 范俊杰;孔月萍;;一种改进的半调图像分类算法[J];现代电子技术;2008年22期
7 马帅营;;基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分*类[J];大连民族学院学报;2009年03期
8 朱习军;刘大专;周兆山;张秋淋;梁文华;;基于SVM的大鱼际掌纹图像二分类法[J];计算机工程;2011年18期
9 郭洛丹;孔金生;;MRBF神经网络在图像分类中的应用[J];计算机工程与设计;2009年13期
10 靳红梅;刘蓉;张俊梅;梁荣;;基于SVM的SAR图像分割方法[J];北京服装学院学报(自然科学版);2009年03期
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7 宋鑫颖;周志逵;;一种基于SVM的主动学习文本分类方法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
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9 于湘涛;周峰;张兰;魏超;;基于SVM和田口方法的石英挠性加速度计健壮性设计[A];质量——持续发展的源动力:中国质量学术与创新论坛论文集(下)[C];2010年
10 ;Adaptive Control of Nonlinear System Based on SVM Online Algorithm[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
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3 ;尽享极速冲浪快感的 Longator 2004横空出世[N];中国电脑教育报;2004年
4 本报记者 韩露;乱军之中智者胜[N];证券时报;2000年
5 ;基于网络层的存储虚拟化是主流[N];中国计算机报;2008年
6 武德锋 李国辉 林洪文 姚作梁;图像世界任我行[N];计算机世界;2002年
7 德仁;“侣明室”藏品展[N];经济日报;2006年
8 沈占锋;遥感影像信息提取与分析[N];计算机世界;2006年
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10 泓月;明清家具:简约与华美的对话[N];中国艺术报;2007年
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8 李晓旭;基于概率主题模型的图像分类和标注的研究[D];北京邮电大学;2012年
9 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 曹志坤;制冷陈列柜性能仿真SVM方法的研究及应用[D];上海交通大学;2010年
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1 高锦;基于SVM的图像分类[D];西北大学;2010年
2 陈卓;基于聚类和SVM主动反馈的图像检索方法[D];重庆大学;2010年
3 严会霞;基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究[D];太原理工大学;2010年
4 吴迪;基于SVM分类器的分步定位算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
5 杨焕;基于Basic-N-Units特征的SVM方法预测MicroRNA[D];吉林大学;2010年
6 殷光;基于SVM的验证码识别算法研究[D];安徽大学;2010年
7 曾玉祥;盲抽取与SVM方法在地球化学异常下限提取中的应用[D];成都理工大学;2010年
8 曹云生;基于支持向量机(SVM)的森林生态系统健康评价及预警[D];河北农业大学;2011年
9 赵亮;基于改进EM算法和混合核SVM的图像检索技术研究及应用[D];南京航空航天大学;2010年
10 张汉女;基于SVM的海岸线提取方法研究[D];东北师范大学;2010年
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