基于FSVM的图像多类分类方法

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1、第29卷第4期2012年8月沈阳航空航天大学学报JournalofShenyangAerospaceUniversityV01．29No．4Aug．2012文章编号：2095—1248(2012)04—0063—05基于FSVM的图像多类分类方法孙延鹏，徐思敏(沈阳航空航天大学电子信息工程学院。沈阳110136)摘要：图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题，目前常采用的SupportVectorMa-chine(SVM)多类分类方法会存在分类盲区，严重影响了图像的分类准确率，将FuzzySupportVec—torMachine(FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类

2、策略中去，分别构成一对一Fs—VM(1-v．1FSVM)和一对多FSVM(1-v—rFSVM)，文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度，最终实验证明1一v—lFSVM方法提高了图像多类分类的准确率，同时也比1．v．rFSVM方法更具优越性。关键词：图像多类分类；SVM；FSVM；1-v-1FSVM；1_v-rFSVM中图分类号：TP317．4文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2012．04．015Amethodofimagemulti-classclassificationbasedFSVMSUNYan—peng，XUSi—min(Schoolo

3、fElectronicsandInformationEngineering，Shenyang．AerospaceUniversity，Shenyang110136)Abstract：Imagemulti—classclassificationisalwaysadifficultproblemofsemanticimageretrieval．SupportVectorMachine(SVM)iscommonlyusedatpresent。ThereexistsunelassifiableregionwhenSupportVectorMachine(SVM)isusedforclassific

4、ation，seriouslyloweringtheclassificationaccuracyoftheimages．InthispaperFuzzySupportVectorMachine(FSVM)theoryisintroducedintothetwocommonclassificationstrategiesofSVMmulti—classclassifier，formingao／le—against—otleFSVM(1一V-lFSVM)methodandaone—against·moreFSVM(1一v-rFSVM)method．Thepaperthencomparesthe

5、classificationaccuracyandclassifi·cationspeedofthetwomethods．Resultsshowthatthe1一V-1FSVMmethodimprovestheaccuracyofimageclassificationandisthuspreferredtothel—V—rFSVMmethod．Keywords：imagemulti—classclassification；SVM；FSVM；1一v-1FSVM；1-v-rFSVM基于内容的图像检索技术首先提取图像本身所包含的颜色、纹理、形状等底层特征，然后将待检索的图片与库中已有图片做距离上

6、的计算，最终找到与待检索图片在距离上最为相近的图片。这种方法检索速度慢，准确率低。因此，基于语义的图像检索技术应之产生，并日渐成为一个重要的研究领域，而图像多类分类问题一直是语义图像检索发展的一个难点问题。当前常采用SVM方法进行图像的多类分类，SVM是二分类器，在图像多类分类问题中大概有三种策略：一对一SVM分类策略(1-v一1SVM)，一对多SVM分类策略(1_v-rSVM)和有向无环图SVM分类策略(DAGSVM)[t3，目前，最常用的是1一v—lSXtM和1-V_rSVM，但在这两种分类策略中都会存在盲区，包括分类重叠区域和不可分区域，从而导致图像多类分类准确率的降低。针对分类盲区

7、问题，本文引入了FSVM理论口]，仍采用颜色、纹理、形状特征做底层特征，将FSVM分别融人一对一和一对多分类策略中去。详细对比了两种方法的分类正确率与分类速收稿B期：2012—07—09作者简介：孙延鹏(】973一)，男，山东荏平人，教授，硕士研究生导师，主要研究方向：航空电子系统，图像处理，嵌入式系统应用，E-mail：xsml9871025@foxmail．com。沈阳航空航天大学学报第29卷度，并通过实验手段证明1