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摘要:
提出了一种基于局部形态和彩色特征的回转窑烧结状态识别方法。使用SIFT描述回转窑图像的局部形态特征,将彩色的回转窑图像的三个分量都转化为八个等级,用局部三维直方图来描述局部的颜色和亮度特征,将两种特征融合得到局部形态和彩色特征。使用词袋(Bag-of-Words)模型表示图像并利用神经网络分类器实现对烧结状态的识别。实验结果表明,基于局部形态和彩色特征的识别方法能够获得较高的识别精度。
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文献信息
篇名 基于局部形态和彩色特征的烧结状态识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 烧结状态 特征描述 彩色特征 回转窑
年,卷(期) 2015,(18) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 194-198
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 4294字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0256
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 何敏 湖南大学电气与信息工程学院 21 151 8.0 11.0
2 唐志敏 湖南大学电气与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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烧结状态
特征描述
彩色特征
回转窑
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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