光学图像信息多标记特征分层识别系统设计

为提升图像识别系统的识别率,降低识别耗时,设计了光学图像信息多标记特征分层识别系统。系统硬件部分主要由两个模块组成,分别为图像预处理模块和图像信息多标记特征分层识别模块。通过图像预处理模块对图像进行灰度处理、二值化处理和分割等变换处理,为提升识别结果的准确性,根据处理结果利用图像信息多标记特征分层识别模块得到合适的训练样本,将其放入BP神经网络中进行训练,判断并分析获取的信息。在上述基础上,通过分层的BoF-SIFI特征代表光学图像全局特征和局部特征,详细描述图像的分布特性,利用基于径向基函数的支持向量机分类器完成光学图像信息多标记特征分层识别。实验结果表明,所设计系统能够快速准确实现光学图像信息多标记特征的分层识别,验证了系统的实际应用效果。