【摘 要】
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为了帮助盲人更好地利用盲道,需要将盲道从复杂的前方环境图像中提取出来,提出一种基于颜色纹理和SVM的盲道分割算法,首先利用SVM对样本进行特征训练,再利用训练后的SVM数据
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院
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为了帮助盲人更好地利用盲道,需要将盲道从复杂的前方环境图像中提取出来,提出一种基于颜色纹理和SVM的盲道分割算法,首先利用SVM对样本进行特征训练,再利用训练后的SVM数据模型对输入的图像进行判别,从而将盲道部分提取出来。通过对比选取了HSV颜色空间的颜色特征和3个频率、2个方向角的Gabor滤波器组样本纹理特征,再将其输入到SVM分类器中训练。结果表明,相较于现有算法,该盲道分割算法具有更加稳定、普遍性高、系统处理时间短等优点。
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