基于支持向量机和关联成像的分类方法研究
摘要
针对未知物体的分类问题，提出了一种基于支持向量机和关联成像的分类方法。该方法利用线性判别分析法提取出物体的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于关联成像系统的特征散斑，将特征散斑照射物体获得桶探测器值，支持向量机可以依据桶探测器值进行判别从而获得物体的类别。该方法的可行性在MNIST数据集上得到了验证，结果表明，该方法在10个分类任务中均可取得较高的分类准确率，平均分类准确率达90.5%。与其他分类方法的对比结果表明，所提方法在准确率上更具优势。
引用本文（GB/T 7714）
吴逸华 Wu Yihua, 何峥 He Zheng, 赵生妹 Zhao Shengmei. 基于支持向量机和关联成像的分类方法研究[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
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