基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类算法

摘要：

为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类方法.在阐述混合高斯模型GMM及参数估计算法原理的基础上,采用灰度共生矩阵提取地板块纹理特征,结合Kmeans算法,通过训练得到各类纹理所对应的混合高斯模型GMM的参数,实现对地板块纹理分类.实验结果表明该方法辨识准确率高、识别速度快,优于传统的神经网络分类法以及SVM算法,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.

关键词：纹理识别、混合高斯模型、EM、Kmeans

所属期刊栏目：18

分类号：TN917

资助基金：国家948项目2011-04-04;中央高校基本科研业务费专项资金项目DL12CB02;黑龙江省教育厅科学技术研究项目12513016;教育部大学生创新训练计划201210225060

在线出版日期：2013-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-73