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目录
1. 绪 论
1.1选题背景及研究意义
1.2支持向量机简介
1.3 图像分割简介
1.4 支持向量机研究现状
1.5本文的主要工作与内容安排
1.6 本章小结
2. SVM理论
2.1 统计学习理论基础
2.2 支持向量机
2.3多类别分类支持向量机方法
2.4 SVM的基本特点
2.5本章小结
3. 改进的支持向量机
3.1“一对一”方法(One-against-one Method)
3.2 改进的SVM方法 (The Improved SVM)
3.3 本章总结
4. 改进方法在图像分割中的应用
4.1 图像分割
4.2 实验数据
4.3 实验结果及分析
4.4 实验结论
4.5 本章总结
5. 总结与展望
5.1 总 结
5.2 展 望
致谢
参考文献
在读期间所发论文