一种用于工件识别的LBP-HOG特征融合方法

针对目前机器人在工业现场对工件目标识别过程中出现的低识别率问题,提出一种基于GA寻优的LBP-HOG特征融合方法,结合SVM对工件图像进行分类识别.首先,分别运用了基本LBP算子、LBP等价模式以及LBP旋转不变模式,结合不同去噪方式,评价并选择最优的LBP算子,然后,利用LBP和HOG算子分别提取工件特征,并以组合向量方式融合两类特征.最后,利用GA寻优两类特征的融合权重,通过反复评价SVM对融合特征的识别效果,更新权重,最终得到最优权重和最优识别精度.实验结果表明,单独使用LBP和HOG的图像识别率分别为80%和84%,而GA寻优后的LBPHOG组合模型,准确率提高到了96%.

A method on work piece image recognition based on LBP-HOG feature fusion