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基于计算机视觉的X射线图像异物分类研究 被引量：9
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作者 王宇 邹文辉 +2 位作者 杨晓敏 姜维 吴炜 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期287-293,共7页
在安检领域,目前最主要的手段是人工分析X光图像,以检测是否隐藏的违禁品。由于人工检测存在较强的主观性,并且在安检员疲劳时容易造成漏判、错判。针对这一问题,对X光异物图像进行自动识别研究,提出了基于Tamura纹理特征和随机森林的X... 在安检领域,目前最主要的手段是人工分析X光图像,以检测是否隐藏的违禁品。由于人工检测存在较强的主观性,并且在安检员疲劳时容易造成漏判、错判。针对这一问题,对X光异物图像进行自动识别研究,提出了基于Tamura纹理特征和随机森林的X射线异物分类方法。介绍了基于计算机视觉的X光违禁品自动检测识别系统;提出一种基于Contourlet变换的Taruma纹理特征提取方法,通过该方法得到Taruma纹理特征向量;最后采用随机森林分类器对违禁品图像进行分类判断。实验结果表明,基于Tamura纹理特征和随机森林的X射线异物分类能够有效地区分不同种类的违禁品。 展开更多
关键词 x射线异物 CONTOURLET变换 Tamura纹理特征 随机森林 分类
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