【24h】

LS-SVM群の複合によるロバスト画像識別

机译:结合LS-SVM组进行稳健的图像识别

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摘要

本論文は、LS-SVM群を複合して構成した多クラス識別器をロバスト化する方法に関して述べたものである。ロバスト化のために、我々は誤り訂正出力コード(error-correcting output code:ECOC)の考え方を導入する。そのうえで、ECOCの特性を考慮した識別器の学習方法とLS-SVMの特性を考慮した識別方法を提案する。変動が混入する4クラスの画像群を提案方法と種々の他方法で識別する実験を行い、提案方法の有効性を調べた。
机译:本文介绍了一种用于鲁棒化由LS-SVM组组成的多类分类器的方法。为了提高鲁棒性,我们引入了纠错输出代码(ECOC)的概念。然后,我们提出了一种考虑了ECOC特征的鉴别器学习方法和一种考虑了LS-SVM特征的鉴别方法。我们进行了一项实验,通过所提出的方法和其他各种方法来识别具有波动的四类图像,并研究了所提出方法的有效性。

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