一种基于支持向量机的图像边缘检测方法

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摘要：支持向量机是一种新的机器学习的方法.它以统计学习理论为基础,能够较好地解决小样本的学习问题.由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点.支持向量函数回归(SVR)是SVM的一个重要分支,它已经成功地应用于系统识别、非线性系统的预测等方面,并取得了较好的效果.文中通过图像的SVR表示,对SVR图像的边缘检测进行了研究.文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性.实验结果表明,该算法能有效提高图像边缘检测效果.同时对其他边缘检测方法有一定的借鉴作用.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97969X/200501/11386193.html

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关键词：支持向量机 向量机 非线性系统 cqvip 学习的方法 支持向量机 支持向量函数回归 边缘检测