基于GLCM和FastICA的鞋底识别

• 作者: 林世平 林立峰
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 鞋底识别 综合特征 快速独立成分分析(FastICA) 灰度共生矩阵(GLCM) 主成分分析(PCA)
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 92-95
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4077字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2011.09.049

摘要

针对传统鞋底识别中的几何参数法和纹理分析法的局限,引入快速独立分量分析（FastICA）方法,将其应用于鞋底识别领域,并结合鞋底图像的几何特征及基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征,提出了综合使用多种特征的鞋底识别新方法,一定程度上克服了单一特征的局限。实验表明,该方法比单一特征的识别方法有更高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林世平	福州大学数学与计算机科学学院	34	380	8.0	19.0
2	林立峰	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0