机器人
機器人
궤기인
ROBOT
2009年
2期
118-123
,共6页
不变矩:改进的支持向量机%粗糙集%属性约简%目标识别
不變矩:改進的支持嚮量機%粗糙集%屬性約簡%目標識彆
불변구:개진적지지향량궤%조조집%속성약간%목표식별
为完成多个微小零件的识别,提出了一种改进的支持向量机分类算法.该算法应用基于边缘提取的不变矩获得特征属性,利用基于粗糙集的可辨识矩阵的启发式属性约简算法扶得特征属性的约简,最后应用支持向量机进行目标识别分类.比较了使用支持向量机分类和使用提出的改进支持向量机分类对多个微小零件识别的效果.在显微视觉环境下的实验表明,提出的改进支持向量机分类方法能满足系统应用要求,分辨率达95%.
為完成多箇微小零件的識彆,提齣瞭一種改進的支持嚮量機分類算法.該算法應用基于邊緣提取的不變矩穫得特徵屬性,利用基于粗糙集的可辨識矩陣的啟髮式屬性約簡算法扶得特徵屬性的約簡,最後應用支持嚮量機進行目標識彆分類.比較瞭使用支持嚮量機分類和使用提齣的改進支持嚮量機分類對多箇微小零件識彆的效果.在顯微視覺環境下的實驗錶明,提齣的改進支持嚮量機分類方法能滿足繫統應用要求,分辨率達95%.
위완성다개미소령건적식별,제출료일충개진적지지향량궤분류산법.해산법응용기우변연제취적불변구획득특정속성,이용기우조조집적가변식구진적계발식속성약간산법부득특정속성적약간,최후응용지지향량궤진행목표식별분류.비교료사용지지향량궤분류화사용제출적개진지지향량궤분류대다개미소령건식별적효과.재현미시각배경하적실험표명,제출적개진지지향량궤분류방법능만족계통응용요구,분변솔체95%.
