基于支持向量机的单面针织物组织结构的识别

摘要：

针织物组织的基本结构单元主要由成圈、集圈和浮线组成,目前针织物组织的识别主要依靠人工肉眼分析.本文将研究中对单面平针组织和集圈组织进行图像处理和特征向量提取,以便利用支持向量机进行分类识别.支持向量机(support vector machine,SVM)是20世纪90年代形成的一种新的模式识别方法,它将待解决的模式识别问题转化成为一个二次规划寻优问题,理论上保证了全局最优解,避免了局部收敛现象.该方法在很多领域得到了广泛的应用.在此基础上,本文提出了基于支持向量机的单面针织物组织的识别方法.

机标关键词：支持向量机、单面、针织物组织结构、模式识别方法、SVM、Based、特征向量提取、基本结构单元、全局最优解、识别问题、图像处理、平针组织、局部收敛、集圈、分类识别、二次规划、多领域、寻优、线组、现象

分类号：TS1;P31

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：124-126