基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别

• 作者: 杨靖尧 里红杰 陶学恒
• 来源期刊: 大连工业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: Gabor变换 极限学习机 计算机视觉技术 图像识别
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 310-312
• 页数: 3页
• 分类号: TP242.6|S986.1
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶学恒		69	256	9.0	13.0
2	里红杰		9	30	2.0	5.0
3	杨靖尧		1	0	0.0	0.0