10.3969/j.issn.1005-3085.2012.04.017
基于改进的Affinity Propagation聚类的木材缺陷识别
本文提出了一种基于快速Affinity Propagation聚类算法的木材缺陷识别方法.通过提取木材图像的颜色矩特征,建立样本特征集X,以平均平方残基为阈值降低样本特征集X及距离矩阵S的维数,自动识别木材缺陷位置并标记.实验表明,该方法的识别速度较传统的AP算法有明显提高,平均识别时间约为0.557s,平均识别查准率约为70.5%,平均识别查全率约为95.6%.
Affinity Propagation聚类、木材缺陷、自动识别、降维
29
TP391(计算技术、计算机技术)
国家重点基础研究发展计划9732012CB114505;国家杰出青年基金31125008;江苏省自然科学基金BK2009393;江苏省青蓝工程学术带头人项目;江苏省六大人才项目;江苏省研究生创新项目CXLX11-0525
2012-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
600-606