基于遗传算法的织物疵点特征选择

为提高疵点分类的正确率，提出应用遗传算法对织物的疵点进行特征选择。首先提取机织物疵点图像，基于直方图、灰度共生矩阵、灰度差分统计、小波差分统计等描述纹理特征，采用遗传算法对这些特征组成的特征向量进行特征选择，再用支持向量机（SVM）分别对原特征向量和选择的特征子向量进行分类。实验结果显示，织物疵点的平均识别率从原来的89%提高到95%，说明该算法对织物疵点特征选择是有效的。