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基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类李占闯 肖国强 代 毅 邱开金


摘 要:提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率。实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度。
  关键词:支持向量机; 后验概率; 均值滤波; 运动目标分类
  中图法分类号:TP391.4
  文献标志码:A
  
  文章编号:1001-3695(2010)02-0778-03
  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.2.106
  
  Moving target classification using SVM probability and post-filtering
  
  LI Zhan-chuang, XIAO Guo-qiang, DAI Yi, QIU Kai-jin
  
  (College of Computer & Information Science, Southwest University, Chongqing 400715, China)
  
  Abstract:This paper presented a new method to classify moving targets, in which the outputs of standard SVMs could be mapped directly into target category’s posterior probabilities by the sigmoid function. Furthermore,also put forward a post-filtering framework to improve classification accuracy, using a weighted average filter to smooth the initial outputs of SVM classifiers. Experimental results demonstrate that the framework of SVM probability outputs combined with a post-filter is more effective for moving target classification from video in terms of classification accuracy.
  Key words:SVM(support vector machine); posterior probability; average-filtering; moving target classification ......
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