Kmeans-GMM模型提升地板纹理分类精度与速度

本文档主要探讨了"基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类算法"这一主题，发表于2013年8月的哈尔滨理工大学学报。面对地板块纹理分类这一复杂问题，作者提出了一个创新的方法，利用混合高斯模型（GMM）与K-means聚类算法的结合。首先，论文介绍了GMM的基本原理，这是一种概率统计模型，用于描述数据集由多个概率分布（如高斯分布）组成的假设，每个分布代表一类纹理特性。 在特征提取部分，作者采用了灰度共生矩阵（GLCM），这是一种常见的纹理分析工具，它通过测量像素之间的灰度级关系来捕捉纹理的局部结构信息。这种矩阵能有效地提取地板块纹理的细节特征，有助于区分不同类型的纹理模式。 然后，结合K-means算法，该方法通过训练过程，针对每种纹理类别学习对应的GMM参数，如均值、方差和混合系数等。K-means算法在此扮演了数据聚类的角色，将地板块样本分配到最合适的高斯模型中，从而实现纹理分类。 实验结果显示，这种基于Kmeans-GMM的纹理分类方法具有较高的辨识准确率和较快的识别速度，相较于传统的神经网络分类法和支持向量机（SVM）算法表现更优。这表明该方法不仅提高了分类精度，还优化了计算效率，为地板块纹理分类领域的研究提供了一种新颖且实用的技术手段。 本文的研究对于提高地板块纹理分析的自动化和精确性具有重要意义，也为纹理识别领域其他应用提供了有价值的参考和启示。这篇论文深入探讨了混合高斯模型与K-means算法在地板块纹理分类中的实际应用，展示了其在处理这类问题时的有效性和优势。