电器标签分类的SVM方法研究

• 作者: 张治国 李德平 柳宁
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电器标签 图像特征 SVM 决策树
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 约稿
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TM502
• 字数: 3046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2019.12.001

摘要

SVM是图像识别与分类中的重要方法.对家电标签图像的自动分类问题进行研究,设计了图像采集、预处理、特征提取、特征向量分类整套算法流程.对除噪后的标签图片,利用标签矩形边框这一信息校正因标签拍摄角度而引起的畸变.选取校正后标签图像的HSV统计直方图、ASM能量、逆差矩、对比度和自相关性5项参数构成特征向量对图片进行描述.采用决策树+SVM分类器的结构对特征向量进行分类,最终获取标签图像所属类别.实验结果表明,决策树+SVM结构在训练样本个数极少的条件下,仍能完成模型训练,并以一定的准确率快速完成目标图像的分类工作.