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基于边际Fisher准则和迁移学习的小样本集分类器设计算法 被引量:12
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作者 舒醒 于慧敏 +3 位作者 郑伟伟 谢奕 胡浩基 唐慧明 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1313-1321,共9页
如何利用大量已有的同构标记数据(源域)设计小样本训练数据(目标域)的分类器是一个具有很强应用意义的研究问题.由于不同域的数据特征分布有差异,直接使用源域数据对目标域样本进行分类的效果并不理想.针对上述问题,本文提出了一种基于... 如何利用大量已有的同构标记数据(源域)设计小样本训练数据(目标域)的分类器是一个具有很强应用意义的研究问题.由于不同域的数据特征分布有差异,直接使用源域数据对目标域样本进行分类的效果并不理想.针对上述问题,本文提出了一种基于迁移学习的分类器设计算法.首先,本文利用内积度量的边际Fisher准则对源域进行特征映射,提高源域中类内紧凑性和类间区分性.其次,为了筛选合理的训练样本对,本文提出一种去除边界奇异点的算法来选择源域密集区域样本点,与目标域中的标记样本点组成训练样本对.在核化空间上,本文学习了目标域特征到源域特征的非线性转换,将目标域映射到源域.最后,利用邻近算法(k-nearest neighbor,k NN)分类器对映射后的目标域样本进行分类.本文不仅改进了边际Fisher准则方法,并且将基于自适应样本对筛选的迁移学习应用到小样本数据的分类器设计中,提高域间适应性.在通用数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效提高小样本训练域的分类器性能. 展开更多
关键词 小样本集分类器 迁移学习 边际fisher准则 k NN分类器 域间转换
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基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器 被引量:27
2
作者 张静 宋锐 +2 位作者 郁文贤 夏胜平 胡卫东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1560-1567,共8页
构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度... 构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循Fisher准则,设计并实现了模式相似关系分析机(patterns’similarityrelationshipanalyzingmachine,简称PSRAM),将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合起来,自适应地产生层次化分类器结构.大量测试证实,该方法有效、实用,可以显著地提高分类器的识别性能和稳健性. 展开更多
关键词 层次化分类器 相似性度量 模式相似关系分析机 fisher准则 自适应模式组合
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基于线性分类器的充油变压器潜伏性故障诊断方法 被引量:35
3
作者 彭宁云 文习山 +2 位作者 王一 陈江波 柴旭峥 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期147-151,共5页
油中溶解气体分析(DGA)是判别变压器内部绝缘状况及发现内部潜伏性故障的重要手段。文中介绍了一种基于线性分类器、以DGA数据为特征参数的充油变压器潜伏性故障的识别方法。运用该方法进行了大量的应用实例分析,并将识别结果与BP神经... 油中溶解气体分析(DGA)是判别变压器内部绝缘状况及发现内部潜伏性故障的重要手段。文中介绍了一种基于线性分类器、以DGA数据为特征参数的充油变压器潜伏性故障的识别方法。运用该方法进行了大量的应用实例分析,并将识别结果与BP神经网络法以及IEC三比值法进行了对比。结果表明选用H_2、CH_4、C_2H_2、C_2H_4、C_2H_6、CO、CO_2七种特征气体作为特征参数时,该方法显示出较高的准确度。 展开更多
关键词 电力变压器 充油变压器 故障诊断 线性分类器 模式识别
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基于小波域Fisher分类器的SAR图像变化检测 被引量:9
4
作者 辛芳芳 焦李成 +1 位作者 王桂婷 万红林 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期173-178,共6页
给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以... 给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以及上下文进行融合,得到最终检测结果.对真实SAR图像进行检测,得到了较好的检测结果. 展开更多
关键词 SAR图像 变化检测 fisher分类器 小波变换
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基于Fisher判别分析的贝叶斯分类器 被引量:14
5
作者 曹玲玲 潘建寿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期162-164,共3页
针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向... 针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向最大分离空间投影,以获得新样本,并采用贝叶斯分类器对新样本进行分类。实验结果表明,在给定的数据集上,该贝叶斯分类器的分类正确率较高,分类性能较好。 展开更多
关键词 贝叶斯分类器 投影变换矩阵 fisher线性判别分析 特征向量
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利用改进Fisher分类器进行遥感图像变化检测 被引量:3
6
作者 辛芳芳 焦李成 +1 位作者 王凌霞 王桂婷 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期12-17,29,共7页
将多时相遥感图像变化检测问题看成一个分类问题,利用改进的动态Fisher分类器通过二维联合直方图检测变化区域.考虑图像邻域关系,提出基于局部均值的动态Fisher分类器,在引入图像空间关系的同时,根据当前检测结果动态调整训练参数,解决... 将多时相遥感图像变化检测问题看成一个分类问题,利用改进的动态Fisher分类器通过二维联合直方图检测变化区域.考虑图像邻域关系,提出基于局部均值的动态Fisher分类器,在引入图像空间关系的同时,根据当前检测结果动态调整训练参数,解决了由于初始训练数据选取不同而造成的不稳定性.该算法不需要假设分布模型,不受差异算子的影响,且将原有的像素级检测提升为上下文相关检测.实验结果表明,该算法提高了检测精度,检测结果稳定。 展开更多
关键词 变化检测 非参数估计 动态fisher分类器 均值漂移
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基于闭凸包收缩的最大边缘线性分类器 被引量:17
7
作者 陶卿 孙德敏 +1 位作者 范劲松 方廷健 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期404-409,共6页
SVM(support vector machines)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术.给出实现结构风险最小化原理(最大边缘)的另一种方法.对线性可分情形,提出一种精确意义下的最大边缘算法,并通过闭凸包收缩的概念,将线性不可分的情形转化为线性... SVM(support vector machines)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术.给出实现结构风险最小化原理(最大边缘)的另一种方法.对线性可分情形,提出一种精确意义下的最大边缘算法,并通过闭凸包收缩的概念,将线性不可分的情形转化为线性可分情形.该算法与SVM算法及其Cortes软边缘算法异曲同工,但理论体系简单、严谨,其中的优化问题几何意义清楚、明确. 展开更多
关键词 闭凸集 收缩 支持向量 分类学习算法 最大边缘线性分类器 神经网络器
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基于Fisher准则改进线性判别回归分类的人脸识别 被引量:3
8
作者 曾贤灏 李向伟 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第9期184-186,271,共4页
为了提高线性回归分类LRC(Linear Regression Classification)算法的鲁棒性,提出一种基于Fisher准则改进的线性判别回归分类算法。首先根据Fisher准则最大化类间重建误差与类内重建误差的比值,为LRC找到最优投影矩阵;然后利用最优投影... 为了提高线性回归分类LRC(Linear Regression Classification)算法的鲁棒性,提出一种基于Fisher准则改进的线性判别回归分类算法。首先根据Fisher准则最大化类间重建误差与类内重建误差的比值,为LRC找到最优投影矩阵;然后利用最优投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各个类的特征子空间;最后,计算出测试图像与各个训练图像之间的欧氏距离,并利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET和AR人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明,相比其他回归分类算法,该算法取得了更好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 fisher准则 线性判别 线性回归分类 K-近邻分类器
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Fisher线性判别函数在基于COGs分类的基因组间距离研究中的应用 被引量:2
9
作者 刘蓉 王月兰 +2 位作者 朱小蓬 凌伦奖 韩汝珊 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2002年第5期760-765,共6页
利用全基因组信息构建系统发育树 .基于COGs类 ,对每一个基因组的每一个基因 ,都用一个 17维的向量来描述其编码蛋白隶属于 17个COGs类的程度 ;而与一个基因组的所有基因相对应的那些矢量就组成一个集合 .接着 ,利用Fisher线性判别函数 ... 利用全基因组信息构建系统发育树 .基于COGs类 ,对每一个基因组的每一个基因 ,都用一个 17维的向量来描述其编码蛋白隶属于 17个COGs类的程度 ;而与一个基因组的所有基因相对应的那些矢量就组成一个集合 .接着 ,利用Fisher线性判别函数 ,寻找一组最优化的权重因子 ;在此基础上利用Fisher线性变换将上述各集合中每一个矢量进行线性变换 .使得经Fisher线性变换后 17个COGs类对基因组进化的重要程度得到更准确的反映 .最后 ,用进行变换后的矢量组成的集合间的距离代替基因组之间的距离 .使用这种方法 ,分别用 38个和 4 3个基因组做的进化树都支持了Woese的三界理论 .该方法克服了其他基于全基因组信息构建系统发育树方法难以对大小相差很大的基因组进行比较的问题 。 展开更多
关键词 fisher线性判别函数 COGs 分类 基因组间距离 应用
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线性分类器与BP网络联合诊断变压器故障 被引量:2
10
作者 范竞敏 曹建 +1 位作者 丁家峰 王浩宇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第1期110-114,共5页
油中溶解气体分析(DGA)是目前电力充油设备潜伏性故障诊断的重要手段。为了克服传统BP网络及其改进诊断算法所具有的隐层节点数多、收敛时间长的缺陷,减少算法运算量及提高变压器故障诊断的正确率,提出了一种新的诊断算法:线性分类器-B... 油中溶解气体分析(DGA)是目前电力充油设备潜伏性故障诊断的重要手段。为了克服传统BP网络及其改进诊断算法所具有的隐层节点数多、收敛时间长的缺陷,减少算法运算量及提高变压器故障诊断的正确率,提出了一种新的诊断算法:线性分类器-BP神经网络(LC-BP)故障辨识方法。通过对变压器大量过热和放电两类典型故障数据的研究,发现其DGA故障数据的特征空间线性可分且分离度较好。基于以上特性,先用线性分类器诊断过热和放电故障,然后利用两个小型BP网络分别进行进一步诊断,得到最终诊断结果。实验结果表明,提出的LC-BP算法具有良好的分类能力,故障诊断的正确率达到94%,且网络结构简单,运算量小,从而为变压器的故障诊断提供了一条新的有效途径。 展开更多
关键词 DGA 线性分类器 BP网络 故障诊断
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分类器线性组合的有效性和最佳组合问题的研究 被引量:29
11
作者 付忠良 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1206-1216,共11页
通过多个分类器的组合来提升分类精度是机器学习领域主要研究内容,弱学习定理保证了这种研究的可行性.分类器的线性组合,也即加权投票,是最常用的组合方法,其中广泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加权投票.分类器组合的有... 通过多个分类器的组合来提升分类精度是机器学习领域主要研究内容,弱学习定理保证了这种研究的可行性.分类器的线性组合,也即加权投票,是最常用的组合方法,其中广泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加权投票.分类器组合的有效性问题以及最佳组合问题均需要解决.在各单个分类器互不相关和分类器数量较多条件下,得到了分类器组合有效的组合系数选取条件以及最佳组合系数公式,给出了组合分类器的误差分析.结论表明,当各分类器分类错误率有统一的边界时,即使采取简单投票,也能确保组合分类器分类错误率随分类器个数增加而以指数级降低.在此基础上,仿照AdaBoost算法,提出了一些新的集成学习算法,特别是提出了直接面向组合分类器分类精度快速提升这一目标的集成学习算法,分析并指出了这种算法的合理性和科学性,它是对传统的以错误率最低为目标的分类器训练与选取方法的延伸和扩展.从另一个角度证明了AdaBoost算法中采用的组合不仅有效,而且在一定条件下等效于最佳组合.针对多分类问题,得到了与二分类问题类似的分类器组合理论与结论,包括组合有效条件、最佳组合、误差估计等.还对AdaBoost算法进行了一定的扩展. 展开更多
关键词 分类器组合 组合问题 线性组合 ADABOOST算法 BAGGING算法 组合分类器 机器学习 分类精度
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多层感知机分类器行为延拓线性分析及其应用 被引量:5
12
作者 冯天瑾 丁香乾 冯遵成 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2003年第2期305-311,共7页
严谨的线性判别函数与判别面的理论 ,适用于线性阈值 (MP模型 )神经元分类行为分析。本文将此理论扩展到非线性 sigmoid神经元 ,分析了用来解决模式分类问题的、由 sigmoid神经元构成的单隐层 MLP(多层感知机 )的内部行为 ;并通过一系... 严谨的线性判别函数与判别面的理论 ,适用于线性阈值 (MP模型 )神经元分类行为分析。本文将此理论扩展到非线性 sigmoid神经元 ,分析了用来解决模式分类问题的、由 sigmoid神经元构成的单隐层 MLP(多层感知机 )的内部行为 ;并通过一系列近似推理与实验验证 ,提出了将隐层权重矢量初始值均匀地分布在权重空间的一个圆 (超球面 )上的方法。针对几个困难的分类问题的实验表明 ,该方法抓住了 MLP分类器内部行为的重要特征 ,它使 MLP分类器跨越了可能存在的学习难点 ,把学习起点放在达到目标较简便的路经上。此方法在理论上简单直接 ,应用上方便有效 ,具有一定的普遍性。 展开更多
关键词 多层感知机 内部行为 分类器 线性判别函数 判定面 权重初始化
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简单非线性神经网络分类器及其在签名认证中的应用 被引量:1
13
作者 邱德红 陈杲 +1 位作者 陈传波 欧阳星明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第19期88-89,92,共3页
该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不... 该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不能训练神经网络的问题,取得了较好的认证结果。 展开更多
关键词 简单非线性神经网络分类器 签名认证 线性分类器
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一种Winnow线性分类器及其在TREC Novelty任务中的应用 被引量:2
14
作者 潘文锋 孙健 王斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第23期59-61,共3页
文本检索会议(TextREtrievalConference,TREC)是目前国际上信息检索领域最重要的学术交流与国际评测活动。笔者等人代表中科院计算所参加了2003年TREC的Novelty任务。在该任务中,实现了Winnow线性分类器在检测relevant句子和novel句子... 文本检索会议(TextREtrievalConference,TREC)是目前国际上信息检索领域最重要的学术交流与国际评测活动。笔者等人代表中科院计算所参加了2003年TREC的Novelty任务。在该任务中,实现了Winnow线性分类器在检测relevant句子和novel句子中的应用。实验表明,这种简单的分类方法表现了较好的性能。 展开更多
关键词 文本检索会议 WINNOW 文本分类 NOVELTY 信息检索 线性分类器 TREC
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H.264中全零块检测的线性分类器算法 被引量:2
15
作者 王萍 邓妍 黄华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期24-29,共6页
针对H.264视频编码中传统全零块检测方法检测率较低的问题,提出了一种全零块检测的线性分类器算法.根据编码特性选择5个变量作为全零块检测的特征,基于参考块的全零块情况,设计了2个不同的线性分类器来区分全零块和非全零块,然后选取代... 针对H.264视频编码中传统全零块检测方法检测率较低的问题,提出了一种全零块检测的线性分类器算法.根据编码特性选择5个变量作为全零块检测的特征,基于参考块的全零块情况,设计了2个不同的线性分类器来区分全零块和非全零块,然后选取代表不同运动程度的视频样本,利用Fisher准则训练得到2个分类器的权系数和不同量化参数下全零块检测的阈值,最后用最小二乘原理将各个量化参数下的阈值拟合成量化参数的二次多项式,从而得到最终的全零块检测的线性分类器.实验结果表明,新算法在基本不降低视频质量的同时,能获得比其他现有算法更好的检测率,并且有效地缩短了编码时间. 展开更多
关键词 H.264标准 视频编码 全零块检测 线性分类器
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基于分类器判决可靠度估计的最优线性集成方法 被引量:9
16
作者 鲁湛 丁晓青 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期890-895,共6页
多分类器集成的目标是充分利用每一个分类器的长处 ,既要发挥它们的最佳性能 ,又能克服单个分类器的弱点 ,以达到最优的系统识别性能 .该文提出一种基于分类器判决可靠度估计的多分类器集成方法 ,利用各分类器对当前输入样本的判决后验... 多分类器集成的目标是充分利用每一个分类器的长处 ,既要发挥它们的最佳性能 ,又能克服单个分类器的弱点 ,以达到最优的系统识别性能 .该文提出一种基于分类器判决可靠度估计的多分类器集成方法 ,利用各分类器对当前输入样本的判决后验概率 ,实时估计它们的分类判决可靠度 ,并指导集成权重系数的分配 .该方法能够使集成权重更灵活地适应不同的输入变化 ,充分利用每个分类器当前的识别能力 ,从而获得更好的集成效果 .该文结合最小均方误差准则 (MSE)下的最优线性集成方法给出了权重模型和训练算法 ,并与其它的线性集成模型作了比较 .实验表明 ,不论在最优化准则下的最终误差还是在实际识别性能上 ,作者提出的方法都取得了最好的效果 . 展开更多
关键词 分类器 判决可靠工估计 最优线性集成方法 模式识别 动态权重分配 分类置信度
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基于线性规划的ν-支持向量机分类器 被引量:2
17
作者 宋杰 唐焕文 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期303-307,共5页
Scho..lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性,限制了其应用.为此,构造了一种基于线性规划的ν-SVM分类器,模型简单,参数ν具有明确的意义... Scho..lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性,限制了其应用.为此,构造了一种基于线性规划的ν-SVM分类器,模型简单,参数ν具有明确的意义,同样可以控制支持向量的数目和误差,直接利用比较成熟的线性规划算法.数值实验表明,该方法ν-SVM的训练速度要比基于二次规划的ν-SVM快得多,而分类效果两者相当. 展开更多
关键词 支持向量机分类器 SVM分类器 线性规划算法 二次规划 数值实验 直接利用 训练速度 分类效果 复杂性 误差 控制 模型
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基于Fisher线性判别式的层次文档分类 被引量:1
18
作者 徐敏 张丽萍 朱梧槚 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期460-463,共4页
将文档按照主题进行层次分类,利用Fisher线性判别式的思想来提取每一类的正特征词和负特征词,给出基于Fisher线性判别式的层次文档分类算法(HDCF)。HDCF不仅克服一般层次分类算法中假定特征词之间必须满足独立性的条件,而且能处理一个... 将文档按照主题进行层次分类,利用Fisher线性判别式的思想来提取每一类的正特征词和负特征词,给出基于Fisher线性判别式的层次文档分类算法(HDCF)。HDCF不仅克服一般层次分类算法中假定特征词之间必须满足独立性的条件,而且能处理一个文档涉及多个类的分类问题。在实验中,采用召全率和准确率2个指标与其它算法进行比较,结果表明:HDCF的效果好于其它算法。 展开更多
关键词 特征选择 正特征词 负特征词 fisher线性判别式 层次文档分类
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基于大间隔双线性分类器进行亲子关系验证 被引量:1
19
作者 秦晓倩 谭晓阳 陈松灿 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第4期524-532,共9页
目前机器学习算法已经能够很好地理解单张人脸图像,但是探究多个主体之间的关系仍然是计算机视觉领域的一大挑战。父母-孩子关系是家庭关系的核心部件,研究这一关系对促进人工智能加深对人类社会的理解有重要影响。为此,通过在互联网上... 目前机器学习算法已经能够很好地理解单张人脸图像,但是探究多个主体之间的关系仍然是计算机视觉领域的一大挑战。父母-孩子关系是家庭关系的核心部件,研究这一关系对促进人工智能加深对人类社会的理解有重要影响。为此,通过在互联网上搜索名人及其家人的照片建立了一个目前最大的亲子关系图像数据库LKFW(labeled Kin Face in the wild)。基于大间隔双线性分类器(large margin bilinear classifier,LMBC)进行亲子关系验证,其中包括从相似性度量、分类器设计这两个方面来探究孩子和父母之间的空间结构依赖关系。算法借助嵌入核的二次规划进行求解,在Kin Face W和LKFW亲子关系数据库上都达到了比最好性能更好或相当的性能。 展开更多
关键词 亲子验证 线性分类器 人脸验证
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基于Fisher准则的分类器在皮革正反面分类中的应用 被引量:1
20
作者 崔扬 周泽魁 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第4期374-377,共4页
制鞋业中的皮革表面缺陷查找和排样主要靠手工完成,因此效率低下.基于图像处理技术的自动化缺陷查找及排样,可以较大地提高生产效率.皮革的缺陷查找和排样,主要在皮革的正面进行,因此皮革正反面的自动判别是后续处理的关键.因为皮革具... 制鞋业中的皮革表面缺陷查找和排样主要靠手工完成,因此效率低下.基于图像处理技术的自动化缺陷查找及排样,可以较大地提高生产效率.皮革的缺陷查找和排样,主要在皮革的正面进行,因此皮革正反面的自动判别是后续处理的关键.因为皮革具有典型的纹理特征,纹理图像其特殊的像素空间分布方式有别于普通的灰度图像,因此常用的灰度图像分类特征对纹理图像的分类不适用.而基于灰度共生矩阵提取纹理图像的统计量组成的特征向量,并在Fisher判别准则的基础上设计一种线性分类器来对皮革纹理图像进行分类.实验结果证实,该分类器可有效地对皮革的正反面进行分类. 展开更多
关键词 纹理图像 特征向量 共生矩阵 fisher准则 分类器
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