文件名称：基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类算法 (2013年)
文件大小：346KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-31 11:55:57
自然科学 论文
为解决地板块纹理分类难度大的问题，提出了一种基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类方法．在阐述混合高斯模型GMM及参数估计算法原理的基础上，采用灰度共生矩阵提取地板块纹理特征，结合Kmeans算法，通过训练得到各类纹理所对应的混合高斯模型GMM的参数，实现对地板块纹理分类．实验结果表明该方法辨识准确率高、识别速度快，优于传统的神经网络分类法以及SVM算法，为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路．