10.3969/j.issn.1001-2400.2013.02.004
一种分层小波模型下的极光图像分类算法
为提高极光图像的分类精度,提出了一种基于分层小波模型的极光图像分类算法.该算法分层提取全局和局部小波特征,通过主成分分析法对特征进行降维后,利用支持向量机分类器进行了极光图像的弧状和三种冕状的四分类.通过比较分类准确率和分类所用的时间,实现了分层小波模型中各个最优参数的选取,验证了利用主成分分析法进行特征降维的有效性,比较了文中算法与部分经典算法的分类效果.实验结果表明,文中算法在耗时允许范围内提升了分类准确率,极光图像的两两分类实验还给出了进一步提高分类准确率的方向.
极光图像分类、分层小波模型、主成分分析、支持向量机
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TN911.73
国家自然科学基金重点资助项目41031064;国家自然科学基金资助项目60902082;2010年海洋公益性行业科研专项经费资助项目201005017;陕西省自然科学基金资助项目2011JQ8019;中央高校基本科研业务费资助项目JY10000902016
2013-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
18-24
