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基於特徵選取之通用影像分類器
(2015) 余晟麟; Yu, Cheng-Lin
傳統上建立一個分類系統,需要很複雜的程序,包含搜集訓練資料、特徵擷取、辨識模式訓練及準確率分析等等。一般而言建立的分類系統只能針對特定主題的影像資訊來做辨識,原因在於指定影像主題能夠利用該主題的特色資訊做訓練,可使辨識系統達到良好的準確率。在過去的研究中,主要針對特定主題提出影像分類的方法,本研究有別於一般性的影像分類研究在於不需指定影像主題,就能建立一個影像辨識系統。在實際的應用上,訓練資料蒐集不易,能提供訓練的樣本資料不多,本研究對於辨識系統的設計為藉由少量的訓練樣本,擷取大量與不同種類的特徵, 使得辨識系統盡可能擁有足以表達各種不同影像主題的能力,並且使用 SVM 結合 F-score 特徵選取的方法於影像分類領域中,從大量特徵中挑選一組滿足分類任務所需要的通用特徵集合,以實現通用分類器,提供一個不需侷限影像主題的分類應用。