LBP-自适应增强模型的木材纹理分类

来源 :哈尔滨理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dingshilin

【摘要】

：

针对传统木材纹理分类的准确率低且难度大的问题,依据LBP(局部二值)算子和ADABOOST(自适应增强)算法理论,提出了LBP-ADABOOST模型对木材纹理进行识别分类.通过均匀旋转不变特性与原始LBP算子相融合,提取纹理的特征值,结合自适应增强算法,从而训练得到每类纹理所对应的分类器模型参数,构造分类器,实现对木材纹理准确高效分类.实验结果表明相比于BP神经网络,SVM支持向量机等分类算法,该

【作者】

：

向东陈宇陈广胜

【机构】

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东北林业大学信息与计算机工程学院

【出处】

：

哈尔滨理工大学学报

【发表日期】

：

2015年02期

【关键词】

：

木材纹理分类 LBP算子 ADABOOST算法分类器 wood texture classification LBP operator ADABOOST

【基金项目】

：

国家948项目（2011-4-04）,中央高校基本科研业务费专项资金（DL12CB02）,黑龙江省教育厅科学技术研究（12513016）黑龙江省博士后基金,黑龙江省自然科学基金（F201347）,哈尔滨市科技创新人才专项资金项目（2013RFQXJ100）.

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