计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
7期
280-282
,共3页
边缘检测%边界描述%特征提取%SVM分类器
邊緣檢測%邊界描述%特徵提取%SVM分類器
변연검측%변계묘술%특정제취%SVM분류기
Edge detection%Edge representation%Feature extraction%SVM classifier
提出了利用边缘检测提取物体特征的算法,首先利用动态边缘检测算法提取物体的边缘,接着计算边沿到重心的距离,再将特征长度归一化.利用获取的特征训练SVM分类器.最后利用粮食图像对该方法进行了仿真实验.实验表明,提出的方法能有效地提取边缘特征,并且具有较高的分类正确率.
提齣瞭利用邊緣檢測提取物體特徵的算法,首先利用動態邊緣檢測算法提取物體的邊緣,接著計算邊沿到重心的距離,再將特徵長度歸一化.利用穫取的特徵訓練SVM分類器.最後利用糧食圖像對該方法進行瞭倣真實驗.實驗錶明,提齣的方法能有效地提取邊緣特徵,併且具有較高的分類正確率.
제출료이용변연검측제취물체특정적산법,수선이용동태변연검측산법제취물체적변연,접착계산변연도중심적거리,재장특정장도귀일화.이용획취적특정훈련SVM분류기.최후이용양식도상대해방법진행료방진실험.실험표명,제출적방법능유효지제취변연특정,병차구유교고적분류정학솔.
