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针对现有煤岩识别方法在训练样本不充足情况下的识别效果普遍不太理想这一情况,提出了一种基于完备局部二值模式（CLBP）和支持向量诱导字典学习的煤岩识别方法。该方法分4大步完成：（1）提取煤岩图像的多尺度CLBP特征向量;（2）对训练样本的CLBP特征向量进行支持向量诱导字典学习,得到一组煤岩表征字典、煤岩类别权向量和偏移量;（3）计算测试样本在煤岩表征字典上的表示即编码向量;（4）采用判别函数完成测试样本编码向量的类别判定。结果表明：与现有其他常用方法相比,所提出方法有着更高的正确识别率,特别是在训练样本不