电器标签分类的SVM方法研究

SVM是图像识别与分类中的重要方法。对家电标签图像的自动分类问题进行研究,设计了图像采集、预处理、特征提取、特征向量分类整套算法流程。对除噪后的标签图片,利用标签矩形边框这一信息校正因标签拍摄角度而引起的畸变。选取校正后标签图像的HSV统计直方图、ASM能量、逆差矩、对比度和自相关性5项参数构成特征向量对图片进行描述。采用决策树+SVM分类器的结构对特征向量进行分类,最终获取标签图像所属类别。实验结果表明,决策树+SVM结构在训练样本个数极少的条件下,仍能完成模型训练,并以一定的准确率快速完成目标图像的分类工作。