基于LBP与LSSVM的数字图像分类算法

• 作者: 张哲 张艮山 田建恩
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 局部二值模式 LSSVM 数字图像分类
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 471-476
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|TH691.9
• 字数: 3304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20203505.0471

摘要

针对数字图像的高精度分类问题,提出了一种新型数字图像分类算法.在该算法中,局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)算子被用于数字图像的LBP图构建LBP图的直方图被用于构建图像样本的特征向量;大量样本的特征向量构建的训练数据集被送入最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)进行最优分类模型的构建.在测试数据集的分类测试中,对本文所提出算法与传统支持向量机算法、极限学习机算法和Hopfield神经网络方法进行了比较,在宏查准率、宏查全率和分类时间几个典型性能指标的测试方面,本文所提出的LBP-LSSVM算法均表现出了优异的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艮山	石家庄学院教育技术中心	25	31	3.0	4.0
2	田建恩	石家庄学院教育技术中心	14	6	1.0	2.0
3	张哲	石家庄学院教育技术中心	11	13	2.0	3.0