基于支持向量机的纸张缺陷图像分类识别

• 作者: 付忠良 程建 袁浩 阮波
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 纸张缺陷 分类识别 特征选择
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 智能感知
• 页码范围: 330-332,349
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3936字
• 语种: 中文

摘要

根据支持向量机(SVM)在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,提出将支持向量机应用于实际的纸张缺陷分类.针对三种现场易出现的缺陷,通过对缺陷图像进行预处理、特征选择,再利用SVM进行分类,利用交叉验证进行参数和模型选取,取得了较好的分类效果,为纸张缺陷的分类指出一种可行的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付忠良	中国科学院成都计算机应用研究所	50	1542	17.0	39.0
2	程建	电子科技大学电子工程学院	28	334	10.0	17.0
3	阮波	中国科学院成都计算机应用研究所	9	151	5.0	9.0
4	袁浩	中国科学院成都计算机应用研究所	4	18	2.0	4.0