基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别

摘要：

基于轮胎花纹分类识别在交通与刑事部门的重要作用，提出了一种新的基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别方法。分别采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵方法提取轮胎花纹特征；组合两种方法所提取的特征作为图像特征，并从中提取5个有效特征作为最终识别特征；运用提取的5个特征和多级支持向量机分类器完成轮胎花纹的分类识别。新的特征提取方法所得轮胎花纹特征分离度高，用决策树SVM分类器预测分类效果理想，对轮胎花纹的正确分类识别有着重要意义。

关键词：轮胎花纹、特征提取、多级支持向量机(SVM)、分类

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.60803088；陕西省自然科学基础研究计划项目No.2009JM8018；中央高校基本科研业务费专项资金重点项目No.GK200901006；陕西师范大学研究生培养创新基金资助项目No.2011CXS028。

在线出版日期：2013-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：179-182