使用二维倒谱特征提取与多类分类方法的药板识别
计算机视觉与模式识别
2020-03-03 v1 信息检索
图像与视频处理
摘要
药物的错误分类对病人健康是危险的，若该患者为视障人士或仅未认出药板的颜色、形状或类型则更甚。本文提出一种通过对其图像进行二维倒谱分析来识别药板的方法，随后使用 K 近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）分类器进行分类。提取的二维倒谱特征对药板极为独特，从而使识别异常准确。本文还提出了颜色梯度与药丸形状特征（CGPF）提取流程，并讨论了二进制鲁棒不变可扩展关键点（BRISK）算法。所提算法均已实现，并比较了它们的识别结果。
引用
@article{arxiv.2003.00810,
title = {Medicine Strip Identification using 2-D Cepstral Feature Extraction and Multiclass Classification Methods},
author = {Anirudh Itagi and Ritam Sil and Saurav Mohapatra and Subham Rout and Bharath K P and Karthik R and Rajesh Kumar Muthu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00810},
year = {2020}
}