基于SVM的墙地砖颜色自动分类

• 作者: 刘笛 朱学峰 苏彩红
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 小波分解 墙地砖 颜色分类
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 图象与模式识别
• 页码范围: 179-181
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.12.054

摘要

支持向量机(SVM)是一种采用结构风险最小化原则的新的机器学习方法,具有完备的理论基础.该文首次把支持向量机技术应用于墙地砖的自动分类,首先通过对墙地砖图像的RGB通道进行小波分解,由于不同通道的相关性,故提取其协变信号作为特征集,再构建二叉树形式的决策树来实现SVM多类分类,然后对墙地砖进行了颜色分类实验,并与knn分类结果对比,实验结果证明SVM分类器具有更高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱学峰	华南理工大学自动化学院	176	2399	23.0	42.0
2	苏彩红		2	7	2.0	2.0
3	刘笛	华南理工大学自动化学院	6	49	4.0	6.0