高斯支持向量机在家具板材分类识别中的应用

• 作者: 何金彬 傅惠南 潘奕创 黄辰阳
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 纹理分类 高斯 支持向量机 纠错码 多分类 家具板材
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 创新与实践
• 页码范围: 99-103,108
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2018.06.022

摘要

针对传统的纹理分类算法在家具板材分类中难以区分同纹理不同颜色样品的问题,以及对有图案干扰的同纹理同颜色的一种样品误分多类的情况,文中采用了基于集成高斯支持向量机的分类识别算法.该方法在彩色图片的HSV颜色空间中提取纹理特征参数,利用高斯混合模型统计出的概率矩阵作为支持向量机的输入参数,且用二进制纠错码将二分类扩展到多分类.试验结果表明,该方法比贝叶斯、高斯模型、支持向量机的方法更有效,比人工神经网络有更高的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅惠南	广东工业大学机电工程学院	51	129	6.0	7.0
2	潘奕创	广东工业大学机电工程学院	4	4	1.0	1.0
3	何金彬	广东工业大学机电工程学院	4	2	1.0	1.0
4	黄辰阳	广东工业大学机电工程学院	3	2	1.0	1.0