作者：彭娟图像处理原始特征聚类分析算法图像分类器
摘要：针对当前图像分类模型无法满足实际应用要求的难题，为了得到更优的图像分类效果，提出特征选择和聚类分析相融合的图像分类模型。首先提取图像的原始特征，采用主成分分析对图像特征进行选择，然后采用聚类分析算法对图像样本进行处理，选择与待分类图像相关的样本，减少训练样本的规模，最后采用支持向量机建立图像分类器，对标准图像库中的图像进行分类实验。实验结果表明，该模型减少了图像分类的特征和图像分类的训练样本，加快了图像分类建模的速度，同时图像分类正确率明显高于其他图像分类模型。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
