【摘 要】
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目的通过对方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等特征提取及融合的方法研究,实现有效的中药饮片图像识别。方法分析HOG和LBP特征,进行特征融合,采取支持向量机(SVM)分类
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划项目(LGG19F030008);教育部留学回国人员科研启动基金(2014年)
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目的通过对方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等特征提取及融合的方法研究,实现有效的中药饮片图像识别。方法分析HOG和LBP特征,进行特征融合,采取支持向量机(SVM)分类算法,在采集整理的中药饮片图像数据集基础上对算法进行训练、测试和改进,从而获得有效的中药饮片多分类模型,并将模型与其他算法进行比较,评价算法的有效性。结果通过对30种中药饮片2927张图像的训练和测试,等价模式下的HOG-LBP融合特征算法的饮片图像识别率达91.16%,优于传统算法。结论等价模式下HOG-LBP融合特征结合
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