基于多特征融合技术的文物图像识别方法研究

作     者：曲爱妍 马乐军 QU Ai-yan;MA Le-jun

作者机构：金陵科技学院网络安全学院江苏南京211169 陆军工程大学指挥控制工程学院江苏南京210007 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61671239) 

出 版 物：《金陵科技学院学报》 (Journal of Jinling Institute of Technology)

年 卷 期：2021年第37卷第3期

页      码：8-12页

摘      要：基于图像的文物识别技术在实体参观、网上博物馆、文物勘探等领域具有广泛的应用前景。利用多特征融合技术对文物图像识别的方法进行研究,采用多特征融合的多核支持向量机(SVM)分类算法对文物图像进行识别,设计了一个基于多特征融合技术的文物图像识别系统。在文物图像识别过程中,针对多特征融合算法进行了实验,实验结果表明:相较于单特征的识别方法,同时利用颜色特征、形状特征和纹理特征能提高文物图像识别率。

主 题 词：文物图像识别 多特征融合 多核学习 支持向量机 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16515/j.cnki.32-1722/n.2021.03.002

馆 藏 号：203106267...