基于AdaBoost局部二值模式特征的色织物纹理分类

作者：李鹏飞^*; 闫亚娣; 张凯兵; 王珍; 朱丹妮

来源：西安工程大学学报, 2018, 32(06): 670-677.

DOI：10.13338/j.issn.1674-649x.2018.06.009

• AdaBoost算法
• 局部二值模式
• 色织物
• ROC曲线
• 纹理

针对织物纹理在人工视觉分类中存在的分类准确率不高,效率低的问题,给出一种基于AdaBoost算法的色织物纹理图像分类方法.该方法首先对采集的织物图像进行人工标记;然后,提取所有图像的局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征建立训练集;最后,基于AdaBoost算法对提取的色织物特征学习分类模型实现纹理图像的分类.实验结果表明,选择LBP28算子和弱分类器的个数为30时,基于AdaBoost分类算法对复杂色织物的纹理分类具有较高的识别率,其中对于梭织类和斜纹类织物分类准确率可达到100%,证实此方法的有效性.

• 单位
  西安工程大学