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支持向量機(jī)(SVM)是一種采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,具有完備的理論基礎(chǔ)。該文首次把支持向量機(jī)技術(shù)應(yīng)用于墻地磚的自動(dòng)分類,首先通過對(duì)墻地磚圖像的RGB通道進(jìn)行小波分解,由于不同通道的相關(guān)性,故提取其協(xié)變信號(hào)作為特征集,再構(gòu)建二叉樹形式的決策樹來實(shí)現(xiàn)SVM多類分類,然后對(duì)墻地磚進(jìn)行了顏色分類實(shí)驗(yàn),并與knn分類結(jié)果對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明SVM分類器具有更高的分類準(zhǔn)確率。
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計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,而顏色分級(jí)是計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)中的一個(gè)典型問題,在陶瓷、木材等行業(yè)應(yīng)用廣泛。該文介紹了一種利用均勻空間直方圖對(duì)墻地磚顏色進(jìn)行分級(jí)的方法。首先將彩色數(shù)字相機(jī)采集墻地磚圖像數(shù)據(jù)從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到CIE1976L*a*b*均勻顏色空間,然后利用均勻空間直方圖提取1976各分量能量最高點(diǎn),最后利用色差公式進(jìn)行比較分類。
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