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支持向量機(SVM)是一種采用結(jié)構(gòu)風險最小化原則的新的機器學習方法,具有完備的理論基礎。該文首次把支持向量機技術(shù)應用于墻地磚的自動分類,首先通過對墻地磚圖像的RGB通道進行小波分解,由于不同通道的相關性,故提取其協(xié)變信號作為特征集,再構(gòu)建二叉樹形式的決策樹來實現(xiàn)SVM多類分類,然后對墻地磚進行了顏色分類實驗,并與knn分類結(jié)果對比,實驗結(jié)果證明SVM分類器具有更高的分類準確率。
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計算機視覺檢測是計算機視覺的一個重要研究領域,而顏色分級是計算機視覺檢測中的一個典型問題,在陶瓷、木材等行業(yè)應用廣泛。該文介紹了一種利用均勻空間直方圖對墻地磚顏色進行分級的方法。首先將彩色數(shù)字相機采集墻地磚圖像數(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,最后利用色差公式進行比較分類。
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