基于HOG和GLCM混合特征的青铜器金文图像识别
发布时间：2024-08-09
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- 所属单位：
- 信息与控制工程学院
- 发表刊物：
- 激光与光电子学进展
- 关键字：
- 青铜器金文;HOG特征;GLCM特征;支持向量机;
- 摘要：
- 青铜器金文图像识别过程中的关键步骤之一是提取金文的图像特征,针对金文文字的形态特点,提出一种基于HOG(方向梯度直方图)和GLCM(灰度共生矩阵)相结合的方法来进行青铜器金文图像特征的提取。该算法首先经过双边滤波对金文图像预处理,其次针对金文文字的结构特征和局部纹理特征,提取HOG特征和GLCM特征并将二者进行融合,最后用融合后的特征作为样本训练SVM(支持向量机)分类器,利用训练后的模型实现青铜器金文图像的识别。实验结果表明,本文提出的方法相比于HOG特征、GLCM特征、SIFT特征分类准确率提高了约15%。表明本方法能够较好地提取金文图像的特征,提高识别的准确率。
- 第一作者：
- 王可,王慧琴
- 论文类型：
- 期刊论文
- 通讯作者：
- 赵若晴,王展,刘文腾
- 学科门类：
- 工学
- 卷号：
- 中文核心期刊:,13
- ISSN号：
- 1006-4125
- 是否译文：
- 否
- 发表时间：
- 2019-11-06