基于支持向量机和距离度量的管道内表面图像分类方法研究
文献类型：期刊论文
| 刊名 | 数据采集与处理
 |
| 出版日期 | 2002 |
| 卷号 | 017 |
| 关键词 | 支持向量机 距离度量 管道内表面图像 分类 油田 输油管道 |
| ISSN号 | 1004-9037 |
| 其他题名 | Classification Based on SVM and Distance Classification for Inner Wall Anticorrosive Image in Pipe |
| 英文摘要 | 针对管道内表面图像的分类问题，提出了一种将支持向量机和距离度量相结合，构成组合分类器的分类方法。分类时先采用距离度量进行前级分类，符合条件则给出分类结果，否则拒识并转入SVM分类器进行分类。该方法充分利用了SVM识别率高和距离度量速度快的优点，并且利用距离度量的结果去指导SVM的训练和测试。实验表明本方法具有较高的效率和识别精度，进一步提高了系统的识别率和容噪性能。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:952760 |
| 源URL | [http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/63767]  |
| 专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | . 基于支持向量机和距离度量的管道内表面图像分类方法研究[J]. 数据采集与处理,2002,017. |
| APA | (2002).基于支持向量机和距离度量的管道内表面图像分类方法研究.数据采集与处理,017. |
| MLA | "基于支持向量机和距离度量的管道内表面图像分类方法研究".数据采集与处理 017(2002). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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