J2ME平台下基于语义特征的颜色识别研究的中期报告.docx

该【J2ME平台下基于语义特征的颜色识别研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享，beplayapp体育下载一共【2】页，该beplayapp体育下载可以免费在线阅读，需要了解更多关于【J2ME平台下基于语义特征的颜色识别研究的中期报告 】的内容，可以使用beplayapp体育下载的站内搜索功能，选择自己适合的beplayapp体育下载，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此beplayapp体育下载到您的设备，方便您编辑和打印。J2ME平台下基于语义特征的颜色识别研究的中期报告本次研究基于J2ME平台下开发了一款基于语义特征的颜色识别应用程序。该应用程序可以通过手机摄像头获取图像,并通过对图像中颜色的分析,自动识别出颜色类别并给出相应的颜色名称。具体的研究方法和进展如下:一、研究背景和意义随着智能手机的广泛普及,手机应用程序已成为生活中不可或缺的一部分。而颜色识别技术作为一种重要的图像分析技术,对于许多领域,如产品设计、人机交互、辅助定位等都具有广泛的应用前景。因此,通过在手机上开发基于语义特征的颜色识别应用程序,具有非常实用的价值。二、。在本次研究中,我们选择了RGB颜色空间和HSV颜色空间作为比较对象。经过对比实验,我们发现在HSV颜色空间中分类效果更好,因此选择了该颜色空间作为主要分类方法。,如何提取图像中的颜色特征是一个关键问题。在本次研究中,我们选择了颜色直方图作为主要颜色特征提取方法。具体地,在HSV颜色空间中,我们将亮度L、饱和度S分别划分为10个区间,色相H划分为36个区间,分别计算每个区间中的像素数量,最终得到一个360维的向量表示颜色特征。,我们需要选择一个合适的分类器来对颜色进行分类。在本次研究中,我们比较了不同的分类器,包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。经过实验比较,我们选择了朴素贝叶斯分类器作为主要分类方法。。在本次研究中,我们对程序进行了多方面的优化,包括减少颜色特征的维度、优化分类器参数和算法等。三、结论与展望通过实验验证,我们的颜色识别应用程序在J2ME平台下能够实现较好的颜色识别效果。同时我们也发现还存在一些问题,例如对于复杂的纹理和光照变化较大的图像,分类准确率较低。在今后的研究中,我们将进一步改进算法,并探索其他颜色特征提取方法和分类器,提高颜色识别的准确度和鲁棒性。