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杂志ISSN号
基于SVM的通信设备部件识别研究
作者单位:
;1.西南交通大学物理科学与技术学院光电工程研究所
摘 要:
为解决大型通信设备的部件识别问题,提出了一种将SIFT特征和SVM相结合的分类方法。首先,通过SIFT算法得到样本图片的feature集即特征向量,并通过K-means聚类算法得到中心矩阵,再分别将所有feature集与中心矩阵作欧氏距离计算并统计最小值位置,即可得到输入数据;然后,采用以高斯径向基函数为核函数的一对多SVM分类器进行训练;最后,对新的输入数据进行检测,并得到输出结果。试验结果表明,基于SVM的分类方法能够有效提高分类正确率,并达到92%以上。
关 键 词:
SIFT特征
K-means聚类
支持向量机
Recognition of communication equipment components based on SVM algorithm
Abstract:
Keywords:
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