【摘 要】
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针对图像的分类问题,提出了一种基于ELBP编码和Adaboost分类器的图像真实性分类算法。该分类识别算法利用Adaboost分类器可关注难分样本,提高分类准确率的特性,实现自然图片
【基金项目】
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东北大学国家级大学生创新创业训练计划项目(编号:171031);中国博士后科学基金项目(编号:2016M591446);国家自然科学基金青年科学基金项目(编号:61402097)资助
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针对图像的分类问题,提出了一种基于ELBP编码和Adaboost分类器的图像真实性分类算法。该分类识别算法利用Adaboost分类器可关注难分样本,提高分类准确率的特性,实现自然图片与计算机生成图片的分类。对经过ELBP预处理后得到的图像,生成直方图,并提取图像的均值、方差、极差、中位数和三均值等8种特征,构造特征矩阵作为训练集训练Adaboost分类器。最后,再利用自然图片和计算机生成图片进行仿真实验。实验表明该分类方法能够得到88.5%的准确率,是一种较有效的图像分类识别方法。
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