摘要
近年來，由於科技的快速發展，數位影像資料的儲存與傳輸產品的進步，造成影像資料急劇增加，使得影像資料庫的管理變得更為重要。隨著無線網路的普及，網際網路的使用不再侷限於建築空間內有限的環境，而可以應用在戶外環境。在此應用環境下可經由數位錄影設備(DVR)取得相關之影像資訊，進行影像資料的分類管理。 本研究以四種特徵選取方法包含有Gabor、HSV（色相、飽和度、明度）、RGB及DCT，透過Support Vector Machines (SVMs)分類器進行影像分類之實驗，並分析四種不同影像類別：汽車、機車、巴士及建築物的實驗結果。從影像分類的實驗過程中，透過Recall、Precision與F1三種不同的量測方式，比較不同特徵選取方法在影像分類上的效能，以驗證不同特徵於SVMs分類器效能之差異。
延伸閱讀
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