张文
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：西南交通大学物理科学与技术学院光电工程研究所更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于SVM的通信设备部件识别研究
- 2016年
- 为解决大型通信设备的部件识别问题,提出了一种将SIFT特征和SVM相结合的分类方法。首先,通过SIFT算法得到样本图片的feature集即特征向量,并通过K-means聚类算法得到中心矩阵,再分别将所有feature集与中心矩阵作欧氏距离计算并统计最小值位置,即可得到输入数据;然后,采用以高斯径向基函数为核函数的一对多SVM分类器进行训练;最后,对新的输入数据进行检测,并得到输出结果。试验结果表明,基于SVM的分类方法能够有效提高分类正确率,并达到92%以上。
- 张文罗林王黎
- 关键词：SIFT特征K-MEANS聚类支持向量机
- 基于HOG和SVM的通信设备工具板检测方法
- 2016年
- 针对通信装备测试中对工具板的定位、识别问题,提出一种利用方向梯度直方图特征与支持向量机结合的方法检测工具板。首先利用平板电脑拍摄通信装备及工具板,然后从图片中剪裁出正负样本,提取样本方向梯度直方图特征。训练样本特征得到检测器并检测图片,最后将待检测的工具板定位在图像中供进一步检测,结果表明,该方法可以很好地完成对工具板的识别和定位,具有可行性。
- 杨云郭建强罗林张文
- 关键词：方向梯度直方图目标识别支持向量机
