基于支持向量机的棉花异纤检测方法研究*

• 作者: 但永平 吴必瑞 张国涛 杨凯
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 支持向量机 SVM 异性纤维 特征提取 阈值分割
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|TS114
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2013.07.091

摘要

在纺织工业棉花异性纤维的清理工作中，针对异性纤维颜色特征多样性、线性不可分等特点，在传统的阈值分割方法的基础上，提出一种基于支持向量机（SVM）的彩色图像分类算法，提高了对异性纤维识别的准确率。实验结果表明，在RGB颜色空间中，通过SVM算法对样本图像进行先期训练获得的分类器，对异性纤维有较好的分割效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨凯	中原工学院电子信息学院	19	110	6.0	10.0
2	吴必瑞	宁德师范学院物理与电气工程系	34	113	5.0	9.0
3	但永平	中原工学院电子信息学院	12	61	4.0	7.0
4	张国涛	中原工学院电子信息学院	4	31	2.0	4.0