文件名称：基于多特征的打印文件层级分类研究
文件大小：344KB
文件格式：PDF
更新时间：2023-11-06 15:46:49
混合高斯模型
打印文件鉴别是一种广泛应用于安全领域的取证技术，因此对其检测的准确率和速度均有较高要求。考虑到单个特征的信息不全，基于多特征融合的方法来提高准确率，同时使用基于AdaBoost的SVM级联分类器进行分类判定。研究过程包括数据采集、图像预处理、GMM和LBP特征提取、特征融合、单个SVM分类器分类以及基于AdaBoost的层级SVM分类器分类。通过对4 000张图片集提取GMM和LBP特征，然后进行特征融合，输入分类器分类，结果表明，该方法能够在一定程度上提高鉴别的准确率和速度，具有良好的可扩展性。