10.3969/j.issn.1009-3087.2005.04.023
基于支持向量机和遗传算法的纹理识别
为了解决尺度变化和训练样本有限给纹理识别带来的困难,提出了一种基于支持向量机和遗传算法的纹理识别新方法.该方法用小波变换各子带图像共生矩阵参数、分析窗口大小、像素均值和像素标准差等参数作为纹理特征,用多类支持向量机作为分类器.用遗传算法对纹理特征集进行了优化;用输出纠错码将二类支持向量机扩展到多类,提高了分类器的泛化能力.用包含有25类单色自然纹理的图像库进行识别试验,结果表明,该方法的识别错误率小于10%,得到了比传统的贝叶斯等方法更高的识别率和更好的推广性.
纹理识别、离散小波变换、支持向量机、遗传算法
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60272014
2005-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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