基于HOG-LBP特征的中药饮片图像识别

吕宇琛; 王健庆

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基于HOG-LBP特征的中药饮片图像识别

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目的通过对方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等特征提取及融合的方法研究,实现有效的中药饮片图像识别.方法分析HOG和LBP特征,进行特征融合,采取支持向量机(SVM)分类算法,在采集整理的中药饮片图像数据集基础上对算法进行训练、测试和改进,从而获得有效的中药饮片多分类模型,并将模型与其他算法进行比较,评价算法的有效性.结果通过对30种中药饮片2927张图像的训练和测试,等价模式下的HOG-LBP融合特征算法的饮片图像识别率达91.16％,优于传统算法.结论等价模式下HOG-LBP融合特征结合SVM分类器的方法具有较高的识别率,可有效应用于中药饮片的识别和分类.进一步提高数据种类和数据量,有助于提高算法的适用性和识别效果.

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来源
《中国中医药信息杂志》 |2019年第4期|106-110|共5页
作者
吕宇琛; 王健庆;
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作者单位

浙江中医药大学医学技术学院,浙江杭州 310053;

浙江中医药大学医学技术学院,浙江杭州 310053;

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正文语种 chi
中图分类药品鉴定;
关键词
中药饮片; 图像识别; 特征提取; 方向梯度直方图; 局部二值模式;

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