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基于Gabor特征的贝类图像分类识别算法研究

         

摘要

针对Gabor滤波器提取特征维数过高的特点,提出了一种基于Gabor滤波器和2D PCA相结合的特征提取改进算法进行螺贝类特征提取及分类.通过Gabor滤波器提取其图像特征,确定图像特征维数,采用2D PCA方法对变换后的特征进行降维,并应用支持向量机实现贝类图像分类算法,实验结果表明:提出的特征能够很好的表示贝类,分类算法实现简单,具有良好的分类性能.

著录项

  • 来源
    《新型工业化》 |2016年第2期|59-62|共4页
  • 作者

    王海丰; 张鲲;

  • 作者单位

    海南热带海洋学院计算机工程学院,海南三亚572022;

    海南热带海洋学院三亚市计算机视觉重点实验室,海南三亚572022;

    海南热带海洋学院计算机工程学院,海南三亚572022;

    海南热带海洋学院三亚市计算机视觉重点实验室,海南三亚572022;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    贝类图像分类; 特征提取; Gabor滤波器; 主成分分析;

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