基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别 |
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引用本文: | 杨靖尧,里红杰,陶学恒.基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别[J].大连工业大学学报,2013(4):310-312. |
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作者姓名: | 杨靖尧 里红杰 陶学恒 |
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作者单位: | 大连工业大学信息科学与工程学院 |
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摘 要: | 研究了基于Gabor变换和二维图像主成分分析(2DPCA)相结合的贝类图像识别方法。对贝类图像进行Gabor变换,提取其图像特征,确定了图像特征维数;采用2DPCA方法,对变换后的特征进行降维,并利用极限学习机(ELM)进行贝类图像的分类识别。与BP神经网络和支持向量机(SVM)实验对比发现,极限学习机分类器用于贝类识别不仅速度极快而且泛化性良好,算法具有较高的精度。
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关 键 词: | Gabor变换 极限学习机 计算机视觉技术 图像识别 |
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