【摘 要】
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针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部
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针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征矩阵级联组成一个新的特征矩阵,利用主成分分析法进行降维融合处理;降维融合后的特征矩阵输入随机森林,通过融合投票得到最终的识别率。在KTH-TIPS失真纹理图像库上进行对比实验,结果表明:采用融合多特征与随机森林的分类方法提高了失真纹理图像的分类正确率,且具有更好的实时性。
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