摘要
在核主成份分析的特征提取基础上,采用支持向量机方法对多目标图像进行分割研究.实验结果表明,结合核主成份分析的特征提取,支持向量机方法是一种很有前景的多目标图像分割技术.
This paper investigates the segmentation of multi-target image based on SVM approach combining feature extraction of kernel PCA. Experimental results show that SVM approach is a promising technique for segmentation of multitarget image combining feature extraction of kernel PCA.
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第4期5-10,共6页
Microelectronics & Computer
关键词
多目标图像分割
支持向量机
核主成份分析
segmentation of multi-target image
support vector machine （SVM）
kernel principal component analysis
作者简介
徐海祥 男，（1975-），博士后．研究方向为图像融合、图像处理、模式识别以及人工智能等．
