原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对灰度共生矩阵法提取的浮选泡沫图像纹理特征相互混叠,不利于聚类和识别的问题,提出一种基于正交保局投影和支持向量机的浮选泡沫图像识别新方法.该方法利用正交保局投影法对原始纹理特征参数进行变换处理,有效改变了不同类别特征参数的聚集程度,并利用支持向量机进行分类.实验结果表明,所提方法的正确识别率能够达到93.5%,与基于最近邻分类器的主元分析法相比,其性能更好.
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文献信息
篇名 一种新的浮选泡沫图像识别方法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 浮选 泡沫图像 机器视觉 正交保局投影 支持向量机
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 104-108
页数 分类号 TD928.9
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 齐春 西安交通大学电子与信息工程学院 55 787 14.0 27.0
2 韩静 山西大学商务学院理学系 13 104 2.0 10.0
3 郝元宏 西安交通大学电子与信息工程学院 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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浮选
泡沫图像
机器视觉
正交保局投影
支持向量机
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
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学科类型:
论文1v1指导