基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类算法

为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类方法.在阐述混合高斯模型GMM及参数估计算法原理的基础上,采用灰度共生矩阵提取地板块纹理特征,结合Kmeans算法,通过训练得到各类纹理所对应的混合高斯模型GMM的参数,实现对地板块纹理分类.实验结果表明该方法辨识准确率高、识别速度快,优于传统的神经网络分类法以及SVM算法,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.