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一种基于经验模态分解的多分组图像有监督分类方法

发明专利有效专利

申请号：CN201010102438.2
申请人：哈尔滨工业大学
申请日：2010-01-28
主分类号：G06K9/62
公开（公告）日：2010-08-11
公开/公告号：CN101799873A

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摘要：一种基于经验模态分解的多分组图像有监督分类方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有的有监督分类方法对特征利用不充分，分类精度低的问题。本发明方法包括以下步骤：一、对各像素的特征向量进行经验模态分解，得到扩展特征向量；二、将各像素的原始特征向量及其扩展特征向量按统一规则结合，得到扩维特征向量；三、对支持向量机进行训练，然后对扩维测试特征向量的类别进行归属判定，形成多个支持向量机子分类器；四、构建基于一对一策略的多分类器对各像素的归属类别作出决策，完成多分组图像的分类。本发明用于需要高精度分类的多分组图像模式识别应用。

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