[1]李雷 张建民.一种改善的基于支持向量机的边缘检测算子[J].计算机技术与发展,2010,(03):125-127.
　LI Lei,ZHANG Jian-min.An Improved Edge Detector Using the Support Vector Machines[J].,2010,(03):125-127.
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一种改善的基于支持向量机的边缘检测算子()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年03期
页码:
125-127
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Improved Edge Detector Using the Support Vector Machines
文章编号:
1673-629X（2010）03-0125-03
作者:
李雷 张建民
南京邮电大学自动化学院
Author(s):
LI Lei; ZHANG Jian-min
Inst. of Automatic Control Eng. of Nanjing Univ. of Posts snd Telecommunications
关键词:
边缘检测; 支持向量机; 支持向量回归; 图像处理
Keywords:
edge detection;  support vector machine;  support vector regression; image processing
分类号:
TP181
文献标志码:
A
摘要:
支持向量机是一种新的机器学习方法。它建立在统计学习理论基础上，较好地解决了小样本的学习问题。由于其出色的学习性能，该技术已经成为当前国际机器学习界的研究热点。文中提出了一种基于支持向量机的图像边缘检测新方法。这种方法介绍了如何使用支持向量机来高效的检测图像的边缘。首先用几个边缘简单的图像对支持向量机进行训练，然后使用支持向量分类方法进行边缘检测。针对实际图像的边缘检测实验表明，支持向量机可以有效地进行图像的边缘检测，其检测效果和传统的Canny边缘检测算子相当。
Abstract:
Support vector machine （SVM） is a new method of machine learning. It based on the statistical learning theory, and can setde ＂small＂ example problem well. In this paper, a new method for edge detection based on support vector machine is presented. This me

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目（10371106,10471114）;江苏省高校自然科学基金项目（04KJB110097,08KJB520003）;南京邮电大学攀登计划（NY207064）李雷（1958-），男,安徽砀山人，教授，研究方向为智能信号处理、非线性分析与计算智能。
更新日期/Last Update: 1900-01-01