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基于Grouplet熵与关联向量机的断口图像识别方法研究

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摘要 Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明：该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。

DOI wjvx8kq947/1494502

作者孙熠;李志农;闫敬文

机构地区不详

出处《失效分析与预防》 2015年1期

关键词 Grouplet变换关联向量机特征提取金属断口图像识别

分类 [金属学及工艺][金属材料]

出版日期 2015年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

失效分析与预防

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