基于KNN状态识别器的图像识别方法研究

摘要

本文结合特征提取与状态识别技术,提出一种基于K邻近值(K-Nearest Neighbor,KNN)状态识别器的火焰图像烧结状态识别方法.在该方法中,采用比例不变特征变换算法提取图像的关键点并生成特征向量.考虑到特征向量维数较高会增加分类器的计算量并影响分类精度,采用主成分分析算法对其进行降维处理.最后应用KNN识别器对降维后的特征向量进行分类识别.将该方法应用于水泥回转窑中的火焰图像烧结状态识别中,仿真结果验证了该方法的有效性.