【摘 要】
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为了建立描述自然纹理的参数体系,选用木材这种典型自然纹理为研究对象。提取了木材纹理的5阶GMRF参数,为了降低运算量,采用改进的模拟退火算法进行参数的优化与选择,形成了
【机 构】
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淮阴工学院电子与电气工程学院,大连工业大学机械工程与自动化学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金(No.C2004-03)
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为了建立描述自然纹理的参数体系,选用木材这种典型自然纹理为研究对象。提取了木材纹理的5阶GMRF参数,为了降低运算量,采用改进的模拟退火算法进行参数的优化与选择,形成了描述木材纹理最优GMRF参数体系,并将其送入分类器进行分类识别。实验结果表明:集成神经网络的总体分类识别率为94.0%,近邻分类器的总体识别率为91.0%,获得了较高的分类识别率。说明用该参数体系对木材纹理进行分类识别是可行的,该参数体系也可用于与木材纹理相近的自然纹理的描述。
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