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结合超像素显著性特征与HOG特征图像分类方法和系统

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本发明公开一种结合超像素显著性特征与HOG特征的图像分类算法和系统，包括以下步骤：步骤1，将原始数据集进行HOG特征提取得到特征集A；步骤2，利用超像素分割对原始数据集进行处理，得到重构显著性图像数据集；步骤3，将重构后的显著性图像集利用SLBP编码方式得到新的特征集B，所述SLBP编码方式是对传统LBP编码方式的改进；步骤4，特征融合，将步骤1和步骤3所得到特征集A和特征集B进行相加；步骤5，结合步骤4得到的训练数据，利用KNN分类器对测试数据进行监督分类并计算分类精度。本发明方法较好地满足了小型工程设计对传统机器学习算法的要求，一定程度上提好了图像分类精度。

著录项

公开/公告号CN109325507B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-16

原文格式PDF
申请/专利权人湖北工业大学;
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申请/专利号CN201811185997.7
发明设计人王云艳;罗冷坤;王重阳;周志刚;
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申请日2018-10-11
分类号G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11732 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙);
代理人周新楣
地址 430068 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号
入库时间 2022-08-23 11:17:18

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