基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别

研究了基于Gabor变换和二维图像主成分分析(2DPCA)相结合的贝类图像识别方法。对贝类图像进行Gabor变换,提取其图像特征,确定了图像特征维数;采用2DPCA方法,对变换后的特征进行降维,并利用极限学习机(ELM)进行贝类图像的分类识别。与BP神经网络和支持向量机(SVM)实验对比发现,极限学习机分类器用于贝类识别不仅速度极快而且泛化性良好,算法具有较高的精度。