东北林业大学信息与计算机学院,黑龙江,哈尔滨,150040
Published:2013
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陈宇, 王爱斐, 江露, et al. 基于Kmeans-MM模型的地板块纹理分类算法[J]. 2013, 18(4): 69-73.
DOI:
陈宇, 王爱斐, 江露, et al. 基于Kmeans-MM模型的地板块纹理分类算法[J]. 2013, 18(4): 69-73. DOI:
为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于Kmeans - GMM模型的地板块纹理分类方法.在阐述混合高斯模型GMM及参数估计算法原理的基础上,采用灰度共生矩阵提取地板块纹理特征,结合Kmeans算法,通过训练得到各类纹理所对应的混合高斯模型GMM的参数,实现对地板块纹理分类.实验结果表明该方法辨识准确率高、识别速度快,优于传统的神经网络分类法以及SVM算法,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.
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