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基于支持向量机的珍珠多特征分类方法
被引量：
13
1
作者
宣琦
方宾伟
+3 位作者
王金宝
傅晨波
朱威
郑雅羽
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2018年第5期473-480,共8页
珍珠企业在珍珠分类的过程中需要同时考虑珍珠的形状、纹理和色泽等特征信息,传统珍珠分类方法只针对单一特征对其进行分类,因此提取珍珠的多个特征对其进行分类有着现实意义.在利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图...
珍珠企业在珍珠分类的过程中需要同时考虑珍珠的形状、纹理和色泽等特征信息,传统珍珠分类方法只针对单一特征对其进行分类,因此提取珍珠的多个特征对其进行分类有着现实意义.在利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像并进行预处理之后,参考实际人工分类的步骤,用珍珠边缘轮廓得到其傅里叶级数的系数作为形状特征,并用灰度共生矩阵得到珍珠的全局纹理特征,此外还设计了一种新的局部纹理特征提取方法;通过从珍珠的多个视图中提取珍珠的形状特征、全局纹理特征和局部纹理特征,进而构建支持向量机分类器,实现二分类.实验结果表明:所提出的特征提取方法有效,在1 100颗测试珍珠上分类精度达到85.73%.
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关键词
珍珠分类
机器视觉
机器学习
形状特征
纹理特征
支持向量机
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职称材料
基于深度学习和光学相干层析成像技术的珍珠光泽度分级技术研究
被引量：
1
2
作者
曹凯
周扬
蔡成岗
《现代电子技术》
北大核心
2025年第11期69-76,共8页
珍珠的光泽度是对珍珠评价和分类的一个重要标准。目前对珍珠光泽度分类的方法包括人工分类和传统图像处理分类,前者分类速度慢、效率低,后者分类过程易受环境干扰且准确率低。针对以上问题,文中提出一种基于深度学习和光学相干层析成...
珍珠的光泽度是对珍珠评价和分类的一个重要标准。目前对珍珠光泽度分类的方法包括人工分类和传统图像处理分类,前者分类速度慢、效率低,后者分类过程易受环境干扰且准确率低。针对以上问题,文中提出一种基于深度学习和光学相干层析成像技术(OCT)结合的珍珠光泽度分级方法。在完成OCT珍珠图像采集后,利用卷积神经网络模型(CNN)对采集到的珍珠OCT图像数据集进行训练,并使用训练完毕的网络实施预测。所提方法在训练时不需要对图像做过多的预处理,提高了珍珠分级过程中的时间效率。通过对多个网络的对比实验表明:采用ResNet50模型对珍珠光泽度分类的方法准确率较高,分类的平均准确率达到96.9%;对比VggNet16、AlexNet和ResNet18三个经典的卷积神经网络具有显著优势,实现了珍珠光泽度的快速分级,具有实际应用价值。
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关键词
光学相干层析成像技术
深度卷积神经网络
珍珠
光泽度
分类
ResNet50模型
光学特征融合
BatchNorm
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职称材料
基于MV-PearlNet的珍珠细粒度分类方法
被引量：
2
3
作者
钱涛
熊晖
陈晋音
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期185-190,共6页
提出多视图卷积神经网络模型MV-PearlNet,替代人工进行细粒度珍珠分类.该模型采用并行化处理方式,针对珍珠的多个视角图片提取特征,可提升珍珠图片的特征提取效果,并且采用中间层特征融合作为珍珠的特征表达.在训练集数据量有限的情况下...
提出多视图卷积神经网络模型MV-PearlNet,替代人工进行细粒度珍珠分类.该模型采用并行化处理方式,针对珍珠的多个视角图片提取特征,可提升珍珠图片的特征提取效果,并且采用中间层特征融合作为珍珠的特征表达.在训练集数据量有限的情况下,通过MV-PearlNet结合K-means方法,将无监督聚类算法应用到提取得到的特征中,并利用相似度计算完成自动类标学习,这些操作起到了扩充数据集的作用,有助于改善深度分类模型因为训练集不足导致的欠拟合问题,可提高模型的分类准确率.实验结果表明,相比于主流卷积神经网络模型,MV-PearlNet对珍珠细粒度图片的分类准确率有明显的提高.
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关键词
珍珠分类
多视图卷积神经网络
无监督聚类算法
主动类标学习
特征融合
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职称材料
题名
基于支持向量机的珍珠多特征分类方法
被引量：
13
1
作者
宣琦
方宾伟
王金宝
傅晨波
朱威
郑雅羽
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2018年第5期473-480,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61401398)
文摘
珍珠企业在珍珠分类的过程中需要同时考虑珍珠的形状、纹理和色泽等特征信息,传统珍珠分类方法只针对单一特征对其进行分类,因此提取珍珠的多个特征对其进行分类有着现实意义.在利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像并进行预处理之后,参考实际人工分类的步骤,用珍珠边缘轮廓得到其傅里叶级数的系数作为形状特征,并用灰度共生矩阵得到珍珠的全局纹理特征,此外还设计了一种新的局部纹理特征提取方法;通过从珍珠的多个视图中提取珍珠的形状特征、全局纹理特征和局部纹理特征,进而构建支持向量机分类器,实现二分类.实验结果表明:所提出的特征提取方法有效,在1 100颗测试珍珠上分类精度达到85.73%.
关键词
珍珠分类
机器视觉
机器学习
形状特征
纹理特征
支持向量机
Keywords
pearl classification
machine vision
machine learning
shape features
texture features
support vector machine
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习和光学相干层析成像技术的珍珠光泽度分级技术研究
被引量：
1
2
作者
曹凯
周扬
蔡成岗
机构
浙江科技大学生物与化学工程学院
浙江科技大学信息与电子工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第11期69-76,共8页
基金
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划(2023C02028)。
文摘
珍珠的光泽度是对珍珠评价和分类的一个重要标准。目前对珍珠光泽度分类的方法包括人工分类和传统图像处理分类,前者分类速度慢、效率低,后者分类过程易受环境干扰且准确率低。针对以上问题,文中提出一种基于深度学习和光学相干层析成像技术(OCT)结合的珍珠光泽度分级方法。在完成OCT珍珠图像采集后,利用卷积神经网络模型(CNN)对采集到的珍珠OCT图像数据集进行训练,并使用训练完毕的网络实施预测。所提方法在训练时不需要对图像做过多的预处理,提高了珍珠分级过程中的时间效率。通过对多个网络的对比实验表明:采用ResNet50模型对珍珠光泽度分类的方法准确率较高,分类的平均准确率达到96.9%;对比VggNet16、AlexNet和ResNet18三个经典的卷积神经网络具有显著优势,实现了珍珠光泽度的快速分级,具有实际应用价值。
关键词
光学相干层析成像技术
深度卷积神经网络
珍珠
光泽度
分类
ResNet50模型
光学特征融合
BatchNorm
Keywords
OCT technology
DCNN
pearl glossiness classification
ResNet50 model
optical characteristic fusion
BatchNorm
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于MV-PearlNet的珍珠细粒度分类方法
被引量：
2
3
作者
钱涛
熊晖
陈晋音
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期185-190,共6页
基金
浙江省认知医疗工程技术中心开放基金项目(2018KFJJ07)资助
浙江省自然(LY19F020025)资助。
文摘
提出多视图卷积神经网络模型MV-PearlNet,替代人工进行细粒度珍珠分类.该模型采用并行化处理方式,针对珍珠的多个视角图片提取特征,可提升珍珠图片的特征提取效果,并且采用中间层特征融合作为珍珠的特征表达.在训练集数据量有限的情况下,通过MV-PearlNet结合K-means方法,将无监督聚类算法应用到提取得到的特征中,并利用相似度计算完成自动类标学习,这些操作起到了扩充数据集的作用,有助于改善深度分类模型因为训练集不足导致的欠拟合问题,可提高模型的分类准确率.实验结果表明,相比于主流卷积神经网络模型,MV-PearlNet对珍珠细粒度图片的分类准确率有明显的提高.
关键词
珍珠分类
多视图卷积神经网络
无监督聚类算法
主动类标学习
特征融合
Keywords
pearl classification
multi-view
convolutional neural network
unsupervised clustering algorithm
automatic label learning
feature fusion
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的珍珠多特征分类方法
宣琦
方宾伟
王金宝
傅晨波
朱威
郑雅羽
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2018
13
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习和光学相干层析成像技术的珍珠光泽度分级技术研究
曹凯
周扬
蔡成岗
《现代电子技术》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于MV-PearlNet的珍珠细粒度分类方法
钱涛
熊晖
陈晋音
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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