一种基于类中心SVM和近端SVM的马匹图像识别方法

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一种基于类中心SVM和近端SVM的马匹图像识别方法
申请号:CN202410754934
申请日期:2024-06-12
公开号:CN118587740A
公开日期:2024-09-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于类中心SVM和近端SVM的马匹图像识别方法,包括以下步骤:获取马匹图像数据,进行预处理,输入预先训练好的CCPSVM模型中,输出识别结果,其中模型包括基于类中心SVM分类器和近端SVM分类器;模型训练过程包括:获取马匹图像数据集,进行预处理;基于预处理后的马匹图像数据集,计算出每个类别的类中心,采用线性核训练类中心SVM分类器,以获得每个类别中最相关的马匹图像数据样本,其中每个类中心均分配有相应类别的标签;将每个类别中最相关的马匹图像数据样本作为近端SVM分类器的训练样本并选用多项式核训练近端SVM分类器,完成训练。与现有技术相比,本发明具有识别精度高、效率高等优点。
技术关键词
图像识别方法 SVM分类器 拉格朗日 正则化参数 KKT条件 数据 轮廓图像 图像分割方法 标签 分类器训练 松弛 样本 图像还原 多项式 平滑度 决策
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