摘要：針對(duì)織物紋理在人工視覺(jué)分類中存在的分類準(zhǔn)確率不高,效率低的問(wèn)題,給出一種基于AdaBoost算法的色織物紋理圖像分類方法.該方法首先對(duì)采集的織物圖像進(jìn)行人工標(biāo)記;然后,提取所有圖像的局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征建立訓(xùn)練集;最后,基于AdaBoost算法對(duì)提取的色織物特征學(xué)習(xí)分類模型實(shí)現(xiàn)紋理圖像的分類.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,選擇LBP8^2算子和弱分類器的個(gè)數(shù)為30時(shí),基于AdaBoost分類算法對(duì)復(fù)雜色織物的紋理分類具有較高的識(shí)別率,其中對(duì)于梭織類和斜紋類織物分類準(zhǔn)確率可達(dá)到100%,證實(shí)此方法的有效性.