摘要：目的 通过对方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等特征提取及融合的方法研究，实现有效的中药饮片图像识别。方法 分析HOG和LBP特征，进行特征融合，采取支持向量机(SVM)分类算法，在采集整理的中药饮片图像数据集基础上对算法进行训练、测试和改进，从而获得有效的中药饮片多分类模型，并将模型与其他算法进行比较，评价算法的有效性。结果 通过对30种中药饮片2927张图像的训练和测试，等价模式下的HOG-LBP融合特征算法的饮片图像识别率达91.16%，优于传统算法。结论 等价模式下HOG-LBP融合特征结合SVM分类器的方法具有较高的识别率，可有效应用于中药饮片的识别和分类。进一步提高数据种类和数据量，有助于提高算法的适用性和识别效果。

    关键词：中药饮片;图像识别;特征提取;方向梯度直方图;局部二值模式

    中图分类号：R286.0;R2-05 文献标识码：A 文章编号：1005-5304(2019)04-0106-05

    药材识别是中药配方及饮片研究的关键技术之一 ......