基于支持向量机的图像纹理识别方法

被引：2

作者：

解洪胜

张虹

机构：

[1] 中国矿业大学环境与测绘学院

来源：

山东大学学报(工学版) | 2006年 / 06期

关键词：

Gabor小波变换; 支持向量机; 特征抽取; 纹理识别; 基于内容图像检索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

将支持向量机(SVM)应用于基于内容的图像检索领域,提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法.目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量,将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别.最后,利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较.结果表明,该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法,并且具有更好的泛化和推广能力.

引用

页码：95 / 99

页数：5

共 10 条

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