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| 基于支持向量机的珍珠多特征分类方法 | |
| 作者姓名： | 宣琦 方宾伟 王金宝 傅晨波 朱威 郑雅羽 |
| 作者单位： | 浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（６１４０１３９８） |
| 摘 要： | 珍珠企业在珍珠分类的过程中需要同时考虑珍珠的形状、纹理和色泽等特征信息,传统珍珠分类方法只针对单一特征对其进行分类,因此提取珍珠的多个特征对其进行分类有着现实意义.在利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像并进行预处理之后,参考实际人工分类的步骤,用珍珠边缘轮廓得到其傅里叶级数的系数作为形状特征,并用灰度共生矩阵得到珍珠的全局纹理特征,此外还设计了一种新的局部纹理特征提取方法;通过从珍珠的多个视图中提取珍珠的形状特征、全局纹理特征和局部纹理特征,进而构建支持向量机分类器,实现二分类.实验结果表明:所提出的特征提取方法有效,在1100颗测试珍珠上分类精度达到85.73%. |
| 关 键 词： | 珍珠分类 机器视觉 机器学习 形状特征 纹理特征 支持向量机 |
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