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车辆识别中样本自动化准备方法研究
文学志
赵英男
郑钰辉
吴毅
计算机工程与应用, (15), pp 25-27, 2010-5-21
Summary
样本的准备是机器学习的基础,直接关系到算法对图像目标物的最终识别性能,也是一项非常繁琐和耗资源的任务,为此,文中提出一种样本自动化准备方法,分两个阶段:粗精度样本准备阶段和细精度样本准备阶段。粗精度样本准备阶段基于图像分割算法收集符合标准的样本,细精度样本准备阶段基于SVM方法选择边界样本,以减少样本规模,确保机器学习过程中对训练样本学习的高效性。提出的方法应用于车辆识别中,实验数据表明了该方法的有效性和高效性,具有良好的应用和推广价值。
Keywords
训练样本; 样本分类; 边界样本; 支持向量机 training sample; sample classification; boundary sample; Support Vector Machine(SVM)
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