Überwachtes Textur-Segmentieren mit Hilfe von support vector machines

Ein Ansatz zur Problematik des überwachten Textur-Segmentierens mit nichtlinearen Support Vector Machines (SVMs) wird vorgestellt. Für jede Texturklasse wird eine nichtlineare SVM konstruiert, die diese Klasse von den anderen Klassen trennt. Die Segmentierung erfolgt dann durch die Anwendung aller SVMs auf ein Eingangsbild und die Schlichtung zwischen den SVM-Ausgaben. Experimentelle Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode.