一种新的冷轧带钢典型表面缺陷特征提取方法

针对冷轧带钢表面缺陷图像特征提取的特点,提出了基于类距离可分离性判据的混合特征提取方法。该方法以小波变换的L1范数特征和灰度共生矩阵二次统计特征为基础,运用基于类距离的可分离性判据原理提取出可分离性特征向量。对几种生产现场出现频率较高、危害严重的典型缺陷进行了计算机实验研究,实验结果表明,运用基于类距离可分离性判据的混合特征提取方法提取的特征向量具有较大的可分离性,很大程度上提高了特征的分类有效性,使缺陷识别取得了较高的正确识别率。     

电梯钢索纹理缺陷的SVDD检测方法

电梯钢索表面纹理缺陷是典型的单类分类问题,针对现有基于密度方法分类准确率低和重构误差方法描述分类出现较大误差等问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的方法,实现对钢索表面纹理缺陷的检测.该方法直接对样本分布的边界进行估计,在完成钢索表面正常样本纹理特征训练后,通过判断特征向量与正常类样本的距离,从而实现钢索纹理缺陷检测.实验表明,基于SVDD方法能够有效实现钢索表面纹理缺陷检测,缺陷检测的准确率可达93％,且缺陷检测性能高于已有的SVM分类算法.     

磁瓦表面缺陷机器视觉检测与识别方法

针对磁瓦生产过程中表面缺陷检测的重要性和人工检测的弊端,研究基于机器视 觉的磁瓦表面缺陷自动检测与识别方法。为解决磁瓦表面缺陷种类多、对比度低、图像中存在 磨痕纹理背景和整体亮度不均匀等难点,定义扫描线梯度,其标准差与扫描线灰度标准差构成 特征向量,提出基于两类支持向量机的图像分割方法来判别和提取缺陷;并提出一种改进的多 类支持向量机方法,对缺陷进行分类识别,解决了多类支持向量机存在不可分区域的问题,提 高了分类器的准确性和有效性。实验结果表明,该方法能准确快速地提检测磁瓦表面各区域的 各类缺陷,检出率可达到96%以上,识别率超过91%。     

基于SVDD和多分辨率的铸坯表面缺陷检测

文章提出了一种基于SVDD(支持向量数据描述)和多分辨率的铸坯表面缺陷检测方法。SVDD方法是一种单类分类法,提取正常样本的纹理特征进行训练,将特征向量与正常样本有一定距离的样本归类至异常样本类。实验证明:基于SVDD的分类方法比已有算法有着更高的识别率,且只需训练正常样本就可准确识别缺陷纹理,具有良好的实用推广性。同时基于多分辨率的铸坯缺陷定位方法能够准确快速定位出铸坯缺陷,适用于复杂背景下的非细节性的目标定位。     

基于Gabor变换的木材表面缺陷图像分割方法

为了提高对木材表面缺陷图像分割的正确率,采用了环形Gabor滤波器将木材纹理图像变换到联合空间频率域,并在能量意义下定义了特征参数.根据多方向滤波结果形成缺陷图像的分割特征向量.结合模糊C均值聚类算法和数学形态学后处理操作提取出缺陷目标区域,分割正确率为98.29%.通过与基于灰度共生矩阵的分割方法进行比较实验,该方法平均分割精度比后者提高了4.22%,实验结果表明了该方法的可行性.     

基于多特征融合的三维模型检索算法

针对三维模型检索中单一特征检索效果差的难题,首先提出了三维模型的3类特征向量提取算法,即刻画模型表面特性的扩展高斯球面特征向量、反映模型内部结构的Radon变换球面分布特征向量、代表模型投影层次的视图分层压缩感知特征向量。其次,以样本模型的查询结果分类信息熵作为指标并结合监督学习过程,给出了一种多特征融合的加权系数估算方法。最后,设计了融合多特征的模型间相似度度量,完成基于查询示例的模型检索过程。仿真实验表明,提出的3类特征向量具有较好的可区分性,多特征融合检索算法的查全率与查准率有明显提升。     

基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法

为了提取表面缺陷图像特征,常对图像进行线性变换,但通常的wavelet变换、Gabor变换及其基函数都是预先定义和不变的,不能适应于缺陷图像的特点.为此提出基于独立成分分析(ICA)和拓扑独立成分分析(TICA)的特征提取方法,并将其应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先利用ICA和TICA从缺陷集中自适应地估计出基函数和滤波器,这些基适应于缺陷图像的特点;然后用与基对应的滤波器对缺陷图像滤波,提取滤波响应作为特征向量;最后用支持向量机对样本进行分类识别.该方法建立在对缺陷集无监督学习的基础上,能够自适应地提取缺陷图像的显著特征,且计算简单,可并行处理.实验结果表明,文中方法对形状类缺陷、纹理类缺陷及其他缺陷的识别率都非常高,总体识别率可达95.52％.     

基于改进Faster R-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

热轧带钢是钢铁行业的重要产品,其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题,提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的检测算法,实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先,采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合;然后,采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling, Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量,避免特征出现位置偏差;最后,利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类,获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明,所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了85.34%,检测速度为23.5帧/s,且鲁棒性良好,满足实际的工业检测需求。     

一种API动态序列分析和DAG-SVM多类支持向量机的未知病毒检测方法

分析现有的病毒检测方法,提出一种基于特征信息熵筛选和DAG-SVM多类支持向量机的未知病毒检测新方法.该方法将PE文件静态特征扫描和动态API序列特征结合起来形成多维特征向量,并利用信息熵对静态多维特征向量进行有效性筛选,将经降维后形成的特征向量利用有向无环图多类支持向量机分类方法训练病毒学习模型并实现对未知计算机病毒的检测,该检测方法克服了特征代码扫描法无法识别未知病毒的缺陷和静态API序列检测方法对于未知病毒隐藏API调用的低识别率,使用有向无环图支持向量机相对于其他支持向量机算法可以有效的解决某些样本的误分和拒分现象.实验结果表明该病毒检测方法具有更高的准确性.     

基于PDCRAN-SIFT的特征匹配技术研究

研究复杂背景下图像的目标识别,提高复杂背景下识别攻击目标的准确性和快速性。针对SIFT特征具有冗余度高、可分性差的缺点,提出PDCRAN-SIFT的方法对SIFT特征进行聚类精选,首先引入概率距离聚类的方法对SIFT特征进行聚类,选取每一类的代表特征向量作为粗聚类特征向量,然后运用随机采样一致算法剔除粗聚类特征向量中与目标图像误匹配的特征向量,从而得到精聚类匹配特征向量。实验表明,经过处理之后的PDCRAN-SIFT特征向量,冗余度大大减小,匹配时间缩短了50%左右,特征可分性和对光照、视角、噪声的鲁棒性也比SIFT特征明显增强。     

一种基于正交视图的三维模型多特征匹配算法

针对现今多数三维检索算法在匹配精度、检索速度以及算法复杂度三者难以相互兼顾的问题,文中提出一种基于正交视图的三维模型多特征匹配算法。首先对被检索三维模型的6个正视角进行投影,获得6个正视图像;接着分别用灰度级图像来描述各个正视图特征,并根据投影后模型各面的分布情况填补顶点与面片之间的间隙;然后动态提取每个灰度级图像的投影直方图特征和Zernike矩特征;最后在分析各特征的优缺点的基础上,融合多个特征来匹配三维模型的相似度。与传统LFD算法和D2算法进行对比实验,结果表明,文中算法能较好地提高对三维模型检索的查全率与查准率,具有计算量小、匹配精度高、运行速度快的优点。     

多特征融合的瓷砖表面缺陷检测算法研究

鉴于单一特征在瓷砖种类较多的情况下,存在对瓷砖表面缺陷内容表达不明显,导致复杂瓷砖识别率较低。针对这个问题,在词袋模型（BoF）框架的基础上,提出一种有效的多特征融合算法用于瓷砖缺陷检测。该算法采用改进后的SIFT和颜色矩融合特征作为瓷砖图像的区域特征描述;根据每种特征对瓷砖被分类的准确率大小,给提取到的两种区域特征分配各自的权重系数实现特征的加权融合;形成综合特征向量送入SVM分类器达到瓷砖缺陷分类的目的。通过不同类型的瓷砖样本进行实验表明,该算法识别率高,对复杂瓷砖能实现较好的分类。     

遗传算法在缺陷特征选择中的研究

由于冷轧带钢表面缺陷的类型多种多样,在所提取的特征集中,需要寻找出一组较优的特征集,使之可以更有效地表达缺陷的本质特征,从而提高缺陷识别的准确率。针对该问题,研究了遗传算法在缺陷特征选择中的应用,并在充分研究信息熵理论的基础上,以平均净分类信息为遗传算法的适应度函数,以弥补互信息熵作为适应度函数所导致的不足。实验表明,利用遗传算法得到的特征集,对现场的冷轧带钢表面缺陷进行分类时,能得到更高的分类准确率。     

基于多特征组合的构音障碍语音识别

为提高构音障碍识别准确率,提出一种基于多特征组合的构音障碍语音识别方法.利用遗传算法进行特征选择,从语音的韵律特征、频谱特征、人耳听觉特征、嗓音质量特征和声道模型特征等5类特征组合成的多特征组合中选择出分类准确率最高的特征子集,通过SVM分类器对选择出的特征进行识别.在Torgo声学和发音数据库对不同的语音刺激类型进行...     

基于多特征空间及其优化的城市遥感图像目标识别

城市遥感图像目标识别能够监测城市地物类型,是近年来的热点研究话题,然而,基于像元的传统方法不能充分利用高分辨率遥感图像的特征信息,基于对象的传统方法无法精确提取到对象.针对传统方法的不足,本文提出一种基于多特征空间及其优化的城市遥感图像目标识别方法,该方法以两种传统方法为前提,在联合像元特征与对象特征的基础上,补充VG...     

二进制粒子群算法在人脸识别中的应用

把二进制粒子群优化算法(BPSO)应用到人脸识别中.对人脸图像进行二维离散余弦变换(DCT),获得人脸图像的特征向量,应用BPSO算法对得到的特征向量进行特征选择,得到最具代表性的人脸特征.与遗传算法(GA)相比,在选择的特征较少的情况下,BPSO算法比遗传算法有更好的识别率.实验结果表明,BPSO算法应用到人脸识别中有较高的识别率,是一种非常有效的特征提取方法.     

粗糙集理论的带钢表面缺陷图像的识别与分类

针对带钢表面的划伤、黑斑、翘皮、辊印、褶皱和压印6种典型缺陷,提取样本图像的灰度、纹理和几何形状特征等20维特征向量;给出粗糙集理论的关键技术,基于粗糙集理论构造带钢表面缺陷图像识别的决策表,对决策表进行属性约简,并直接从训练样本图像中导出决策规则;应用所获取的规则对带钢表面缺陷测试样本图像进行分类,并同BP算法进行对比,验证了基于粗糙集理论的分类识别算法的有效性。     

基于组合特征和PSO-BP算法的数字识别

提出了一种新的基于组合特征和PSO-BP(particle swarm optimization-backpropagation)算法的数字识别方法,将网格特征、投影特征和欧拉数表示的结构特征按照不同的特征权重系数构成数字图像的组合特征向量,利用PSO-BP神经网络进行识别,充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势.实验表明,该方法识别率高、网络收敛速度快、精度高.