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摘要
针对目前方法进行纹理特征提取导致识别的时间长、识别效率低、识别精度差等问题,提出基于Gabor小波变换的海量虚拟现实导览场景自由切换模式的识别方法。方法首先利用Gabor小波变换法对场景中图像的纹理特征进行提取,再依据模糊遗传算法对场景的训练样本计算获取样本数据的权重。引入变换机制,通过计算获取FLS-SVM的最优分类面的最优解构建FLS-SVM分类器。最后将获取的纹理特征参数进行优化并放入构建的FLS-SVM分类器中进行分类,完成导览场景自由切换模式的识别。测试结果表明,运用上述方法对导览场景自由切换模式进行识别时,识别的时间较短、识别效率较高、识别精度较好。
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