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纹理分类是模式识别和图像处理的一个重要问题。在过去的几十年里，人们成功的把小波包分解和支持向量机应用于二维纹理分类方面。虽然现实世界中三维纹理比二维纹理更普遍存在，但到目前为止，关于三维纹理的分类研究并不常见。
本文沿用了J.Y．Dong把三维纹理转化为大量二维纹理图像的思想，提出了一种基于小波包子带中心矩和支持向量机的三维纹理分类算法。我们将使用小波包子带的一阶到四阶中心矩作为转化后二维纹理图像的特征，并使用支持向量机作为分类器进行纹理分类。实验结果显示了我们这种算法在三维纹理分类方面的优越效果。本文还进一步提及如何把K．Huang基于小波包子带选取的方法和支持向量机结合起来进行三维纹理分类，希望通过适当的子带选取提高纹理分类的精度。