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为了使用机器对帘子布疵点进行有效的检测和分类,根据帘子布灰度分布的特点,分析和讨论了改进型PCNN模型,利用改进型PCNN对帘子布疵点特征值进行提取,然后将支持向量机作为分类器最终实现疵点图像的识别.实验结果表明,该方法的疵点识别率较高,在90%以上,是一种简单有效的识别方法.
基于PCNN和SVM的帘子布疵点识别算法
【摘 要】
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为了使用机器对帘子布疵点进行有效的检测和分类,根据帘子布灰度分布的特点,分析和讨论了改进型PCNN模型,利用改进型PCNN对帘子布疵点特征值进行提取,然后将支持向量机作为分
【机 构】
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郑州轻工业学院电气信息工程学院
【出 处】
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天津工业大学学报
【发表日期】
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2010年5期
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学研究计划基金资助项目（2009A510017）
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