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摘要:
针对航空线束自动布线过程中导线切断标识图像漏识别及误识别问题,提出一种基于多特征及最小重构误差标签传递的加权K近邻(Minimum Reconstruction Error Propagation K-nearest Neighbor,MREP-KNN)半监督切断标识图像分类方法.利用改进OTSU阈值分割方法分割出前景目标,提取前景目标旋转不变模式LBP纹理特征及几何特征作为目标特征向量,将目标特征向量输入训练好的MREP-KNN分类模型进行分类.对比实验结果表明,MREP-KNN能够在已知标签训练样本较小的情况下,利用最小重构误差将已知样本标签传递到未知样本,扩大训练样本,最后达到更好的分类效果.在标签数为12时,分类正确率达93.69%.
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文献信息
篇名 基于半监督学习的航空导线切断标识图像识别
来源期刊 测控技术 学科
关键词 图像识别 半监督学习 标签传递 切断标识图像
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 56-60,101
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19708/j.ckjs.2020.09.303
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研究主题发展历程
节点文献
图像识别
半监督学习
标签传递
切断标识图像
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
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
出版文献量(篇)
8430
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