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| 基于PCA的纸病特征再提取算法研究 | |
| 引用本文： | 王思琦,周 强,田杏芝.基于PCA的纸病特征再提取算法研究[J].中国造纸学报,2019,34(3):54-60. |
| 作者姓名： | 王思琦 周 强 田杏芝 |
| 作者单位： | 陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安，710021,陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安，710021,陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安，710021 |
| 基金项目： | 陕西省教育厅专项科技项目(16JK1105)；陕西省科技攻关项目(2016GY-005)；咸阳市科技计划项目(2017K02-06)。 |
| 摘 要： | 针对传统纸病检测中相似纸病辨识准确率低及纸病提取特征维数高致使纸病辨识过程时间较长的问题，提出一种基于主成分分析（PCA）的纸病特征再提取算法。该算法以多种纸病的图像为研究对象，对可能存在相关关系的高维原始纸病特征量进行PCA降维处理并去除相关成分，形成相互独立且更具代表性的纸病新特征，在减少数据处理量的同时使纸病辨识准确率明显提高。实验表明，PCA算法可显著提高纸病辨识准确率并可大幅缩短算法平均运行时间。 |
| 关 键 词： | 纸病特征 特征维数 主成分分析 检测算法 运算量 |
Research on Re-extraction Algorithm of Paper Defect Characteristics Based on PCA |
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| WANG Siqi,ZHOU Qiang and TIAN Xingzhi.Research on Re-extraction Algorithm of Paper Defect Characteristics Based on PCA[J].Transactions of China Pulp and Paper,2019,34(3):54-60. | |
| Authors: | WANG Siqi ZHOU Qiang and TIAN Xingzhi |
| Abstract: | |
| Keywords: | paper defect features feature dimension principal component analysis detection algorithm computation amount |
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