基于SVM与颜色/纹理组合特征的景物识别算法

摘要：

受多种因素影响,室外场景变换复杂,因此利用单个特征(通常多使用颜色或纹理)完成室外场景的识别,不能达到满意的效果.首先基于RGB空间的颜色直方图进行颜色特征提取,然后基于Gahor滤波器进行纹理特征提取,最后将两种特征结合,提出了基于SVM与颜色/纹理组合特征的景物识别算法.基于美国加州理工学院的Pasa-dena Houses2000数据库建立了室外场景中天空、道路、房子、树木和草地等5类样本训练库,进一步完成了基于SVM的单一特征和颜色/纹理组合特征的景物识别.实验结果表明,该算法对仅用一种视觉特征无法区分景物的室外场景图像能取得较好的分类结果.

关键词：景物识别、Gabor滤波器、颜色直方图、颜色/纹理组合特征、SVM

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目60634030;高等学校博士学科点专项科研基金20060699032;航空科学基金2007ZC53037

在线出版日期：2009-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：274-276,283