| 基于计算机视觉的X射线图像异物分类研究 |
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| 作者姓名： | 王宇 邹文辉 杨晓敏 姜维 吴炜 |
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| 作者单位： | 中国民航飞行学院 航空工程学院, 四川 广汉,中国,618307;西南师范大学 电子信息工程学院,四川,南充,中国,637009;四川大学 电子信息学院,四川,成都,610065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(No.61271330);Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61271330) |
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| 摘 要： | 在安检领域,目前最主要的手段是人工分析X光图像,以检测是否隐藏的违禁品。由于人工检测存在较强的主观性,并且在安检员疲劳时容易造成漏判、错判。针对这一问题,对X光异物图像进行自动识别研究,提出了基于Tamura纹理特征和随机森林的X射线异物分类方法。介绍了基于计算机视觉的X光违禁品自动检测识别系统;提出一种基于Contourlet变换的Taruma纹理特征提取方法,通过该方法得到Taruma纹理特征向量;最后采用随机森林分类器对违禁品图像进行分类判断。实验结果表明,基于Tamura纹理特征和随机森林的X射线异物分类能够有效地区分不同种类的违禁品。
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| 收稿时间： | 2016-09-12 |
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