基于支持向量机的纹理识别方法研究

摘要

支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器.它通过结构风险最小化准则和核函数方法,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,具有较好的推广性能和较高的分类准确率,研究了将支持向量机理论用于纹理分类识别的方法,实验结果表明,该方法比传统的基于BP神经网络的识别方法识别准确率高.