关键词:
统计学习理论
支持向量机
增量学习算法
图象处理
图象识别
纤维识别
纤维特征
摘要:
特种动物纤维识别是一个较为复杂的问题,即使是专家识别也很难保证较高的识别率.在国内外将计算机图象技术应用于纤维识别的研究很少,很多问题都尚待解决,我们采用计算机图象技术和SVM技术研究了特种动物纤维,主要是山羊绒和细支绵羊毛,图象识别问题,即采用计算机图象技术对图象进行处理和特征提取,采用SVM通过提取的特征数据对图象进行识别.根据对实际采集的特种纤维图象特点的分析,分别利用自动阀值分割和形态学方法.设计了纤维边缘与鳞片边缘分别处理的自动图象预处理方法.为图象识别的自动化奠定了基础;结合以往的工作、专家的经验和实际的情况,分析筛选了能够采用的特征集合,并设计了具体的特征提取算法;采用基于性能和基于SVM技术两种方法,对提取的特征集合进行了评价,进一步得出了对最终识别问题有意义的实用特征集合,我们采用SVM的不同核函数以及MLP在识别问题上进行了对比,发现线性核函数比较适合该识别问题,识别率可以达到90%以上.总之,在适当预处理与特征提取的基础上,基于SVM的特种纤维图象识别的效果是很好的.最后,我们对进一步的研究和实际应用识别系统的实现提出了几点建议.