一种基于形状特征的图像分类方法

摘要：

针对图像的分类识别问题,提出了一种基于形状特征的图像分类算法.该算法首先利用轮廓跟踪和角点检测算法提取图像的轮廓和角点,并且采用质心距离将它们表示为时间序列,作为相应图像的特征.然后,对训练集中每类图像对应的时间序列进行K-medoids聚类,将每个聚类中心作为该类的代表对象;最后,在所有类的代表对象所构成的时间序列数据集中,采用基于DTW距离的KNN分类.实验表明,该算法具有优势性,不仅能提高分类正确率而且还适用于处理大规模数据的分类问题.

关键词：形状特征、图像分类、聚类、动态时间弯曲

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：220-222