基于HOG和GLCM混合特征的青铜器金文图像识别

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青铜器金文图像识别过程中的关键步骤之一是提取金文的图像特征,针对金文文字的形态特点,提出一种基于HOG(方向梯度直方图)和GLCM(灰度共生矩阵)相结合的方法来进行青铜器金文图像特征的提取。该算法首先经过双边滤波对金文图像预处理,其次针对金文文字的结构特征和局部纹理特征,提取HOG特征和GLCM特征并将二者进行融合,最后用融合后的特征作为样本训练SVM(支持向量机)分类器,利用训练后的模型实现青铜器金文图像的识别。实验结果表明,本文提出的方法相比于HOG特征、GLCM特征、SIFT特征分类准确率提高了约15%。表明本方法能够较好地提取金文图像的特征,提高识别的准确率。
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