基于人工智能的景物识别算法

图像识别是模式识别领域的研究热点。对于室外景物识别,由于场景变换复杂,使用单一特征常常难以取得较好的分类效果。本文首先基于RGB空间的颜色直方图进行颜色特征提取,然后基于灰度共生矩阵进行纹理特征的提取,最后将两种特征结合,基于颜色/纹理组合特征,提出了以BP神经网络作为分类器的景物识别算法。该算法对使用单一特征难以进行有效识别的景物图像能取得较好的分类结果。