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基于2DPCA的金屬斷口圖像識別方法研究

摘要：針對PCA在金屬斷口圖像處理中容易引發(fā)的維數(shù)災難問題,提出了一種基于2DPCA的金屬斷口圖像識別方法研究。在提出的方法中,2DPCA以最大化類間散度為準則,其協(xié)方差矩陣由原始圖像矩陣直接構(gòu)造。同時將提出的方法與基于PCA識別方法相比較。由實驗結(jié)果可知:本文提出的識別方法計算量小且識別率也高于PCA識別方法。另外,選取合適的特征空間維數(shù)十分重要。當選取特征空間維數(shù)過小時,圖像信息不完善,識別率低,而當特征空間維數(shù)過大時,圖像信息冗余,計算量會加大。

關(guān)鍵詞：
  • 主成分分析  
  • 二維主成分分析  
  • 特征提取  
  • 模式識別  
作者：
李志農(nóng); 吳偉校
單位：
無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室(南昌航空大學); 南昌330063
刊名：
南昌航空大學學報·自然科學版

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南昌航空大學學報·自然科學版由南昌航空大學主辦，南昌航空大學主管的學術(shù)刊物，國內(nèi)刊號為：36-1303/N。創(chuàng)辦于1987年，季刊，在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。其主要欄目有：基礎(chǔ)理論研究、實驗技術(shù)、應用技術(shù)·教學等。