由于混叠与遮挡的存在,图像的全局特征难于胜任描述钉螺数字图像的任务 ,考虑到SIFT特征具有 尺度不变、旋转不变等诸多良好特性,论文提出采用SIFT特征来完成钉螺图像的描述.为了压缩特征集并进 一 步获得更具代表性的特征子集,对获取的SIFT特征进行K均值聚类.同时,由于支持向量机(SVM)良好 的学习与分类性能,论文以...
基于SIFT与SVM的钉螺数字图像识别
一步获得更具代表性的特征子集,对获取的SIFT特征进行K均值聚类.同时,由于支持向量机(SVM)良好 的学习与分类性能,论文以图像聚类后的SIFT特征子集为训练样本,训练支持向量机,获得分类器.最后综 合考虑待检测图像中包含的正特征向量的绝对数量及比例,作出图片中是否包含钉螺的判定. SIFT特征与SVM方法1 SIFT(Scale...