基于支持向量機和關聯(lián)成像的分類方法研究

摘要： 針對未知物體的分類問題，提出了一種基于支持向量機和關聯(lián)成像的分類方法。該方法利用線性判別分析法提取出物體的特征向量，并根據(jù)該特征向量設計出應用于關聯(lián)成像系統(tǒng)的特征散斑，將特征散斑照射物體獲得桶探測器值，支持向量機可以依據(jù)桶探測器值進行判別從而獲得物體的類別。該方法的可行性在MNIST數(shù)據(jù)集上得到了驗證，結果表明，該方法在10個分類任務中均可取得較高的分類準確率，平均分類準確率達...