基于支持向量机的路面图像分类方法

• 作者: 李春书 段瑗 闫尧
• 来源期刊: 河北农业大学学报
• 关键词: 路面分类 颜色特征 纹理特征 模糊支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 124-129
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13320/j.cnki.jauh.2016.0145

摘要

针对路面结构特征，提出一种颜色与纹理特征相融合并结合模糊支持向量机的路面分类识别方法。提取路面图像的 H SV颜色空间的颜色矩作为颜色特征，采用灰度共生矩阵法提取纹理特征，融合路面图像的颜色特征与纹理特征，采用模糊支持向量机进行支持向量特征训练，通过训练得到能尽可能多的满足每一种图像的样本数据特征的特征向量。通过实验，对比了采用传统的支持向量机与模糊支持向量机对路面分类识别的正确率。实验表明本研究所提出方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春书	河北工业大学机械工程学院	29	172	7.0	12.0
2	闫尧	河北工业大学机械工程学院	4	10	2.0	3.0
3	段瑗	河北工业大学机械工程学院	1	6	1.0	1.0