基于AdaBoost局部二值模式特征的色织物纹理分类

• 作者: 张凯兵 朱丹妮 李鹏飞 王珍 闫亚娣
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: AdaBoost算法 局部二值模式 色织物 ROC曲线 纹理
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 670-677
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2018.06.009

摘要

针对织物纹理在人工视觉分类中存在的分类准确率不高,效率低的问题,给出一种基于AdaBoost算法的色织物纹理图像分类方法.该方法首先对采集的织物图像进行人工标记;然后,提取所有图像的局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征建立训练集;最后,基于Ada-Boost算法对提取的色织物特征学习分类模型实现纹理图像的分类.实验结果表明,选择LBP28算子和弱分类器的个数为30时,基于AdaBoost分类算法对复杂色织物的纹理分类具有较高的识别率,其中对于梭织类和斜纹类织物分类准确率可达到100％,证实此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏飞	西安工程大学电子信息学院	157	710	12.0	17.0
2	张凯兵	西安工程大学电子信息学院	18	70	5.0	8.0
3	王珍	西安工程大学电子信息学院	11	72	5.0	8.0
4	闫亚娣	西安工程大学电子信息学院	7	34	4.0	5.0
5	朱丹妮	西安工程大学电子信息学院	4	7	1.0	2.0