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一种基于多变量对数高斯混合模型的图像纹理特征提取及识别方法

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本发明涉及一种基于多变量对数高斯混合模型的图像纹理特征提取及识别方法，属于模式识别技术领域。本发明首先对一幅纹理图像采用高斯二维Gabor滤波器进行滤波处理，并构建对数高斯随机向量；采用一个多变量对数高斯概率模型对对数高斯随机向量进行参数建模；再采用多个多变量对数高斯概率模型对对数高斯随机向量进行参数建模；对参数建模得到的多变量对数高斯概率混合模型中所涉及的参数Θ采用期望最大进行估计，得到多变量对数高斯概率混合模型；最后计算待分类纹理图像属于各类图像的多变量对数高斯混合模型的概率，此概率即为分类的依据。本发明能对具有非高斯，厚拖尾统计特点的纹理图像进行有效识别。

著录项

公开/公告号CN109657690A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-04-19

原文格式PDF
申请/专利权人贵州师范大学;
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申请/专利号CN201811575477.7
发明设计人陈熙;
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申请日2018-12-22
分类号
代理机构昆明人从众知识产权代理有限公司;
代理人沈艳尼
地址 550025 贵州省贵阳市花溪区大学城
入库时间 2024-02-19 09:31:11

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-05-14

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/46 申请日:20181222

实质审查的生效
2019-04-19

公开

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