【摘 要】
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轮胎和压痕图像作为刑侦案件破获和交通事故责任认定的重要证据,其正确的识别与分类有着重要意义.本文提出一种基于机器视觉和图像处理技术的方法,旨在提高轮胎及压痕图像分类的正确率.首先,对轮胎及压痕图像进行预处理.其次,选择灰度梯度共生矩阵和灰度共生矩阵提取预处理后图像的纹理特征.再次,将所得的特征进行加权融合后得到融合特征.最后,将融合特征输入到支持向量机分类器中训练并测试模型.此外,为解决卷积神经网
【机 构】
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上海理工大学 机械工程学院,上海200093
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轮胎和压痕图像作为刑侦案件破获和交通事故责任认定的重要证据,其正确的识别与分类有着重要意义.本文提出一种基于机器视觉和图像处理技术的方法,旨在提高轮胎及压痕图像分类的正确率.首先,对轮胎及压痕图像进行预处理.其次,选择灰度梯度共生矩阵和灰度共生矩阵提取预处理后图像的纹理特征.再次,将所得的特征进行加权融合后得到融合特征.最后,将融合特征输入到支持向量机分类器中训练并测试模型.此外,为解决卷积神经网络由于数据不足导致的过拟合问题,还将迁移学习考虑进来,作为补充研究.实验证明,本文所提出的方法针对轮胎及
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