纺织高校基础科学学报
紡織高校基礎科學學報
방직고교기출과학학보
BASIC SCIENCES JOURNAL OF TEXTILE UNIVERSITIES
2010年
1期
105-109
,共5页
Isomap算法%印染图像检测%非线性降维%次品率%聚类
Isomap算法%印染圖像檢測%非線性降維%次品率%聚類
Isomap산법%인염도상검측%비선성강유%차품솔%취류
提出了一种基于聚类的带标志点的等距映射流形学习算法CL-Isomap,并可用于纺织印染品的自动化检测过程中.本算法针对印染图像的特点,先对图像集进行聚类,使得属于同一领域内的图像更加容易识别;然后使用标志点计算图像之间的距离,减少了计算量的同时,也更进一步分离了不同类的图像;最后使用MDS计算图像的低维嵌入.CL-Isomap算法对印染图像降维,使得图像数据量变小,检测速度提高,同时CL-Isomap方法在降维的同时并不改变图像原有的本质特征,使得检测的准确率得以提高.
提齣瞭一種基于聚類的帶標誌點的等距映射流形學習算法CL-Isomap,併可用于紡織印染品的自動化檢測過程中.本算法針對印染圖像的特點,先對圖像集進行聚類,使得屬于同一領域內的圖像更加容易識彆;然後使用標誌點計算圖像之間的距離,減少瞭計算量的同時,也更進一步分離瞭不同類的圖像;最後使用MDS計算圖像的低維嵌入.CL-Isomap算法對印染圖像降維,使得圖像數據量變小,檢測速度提高,同時CL-Isomap方法在降維的同時併不改變圖像原有的本質特徵,使得檢測的準確率得以提高.
제출료일충기우취류적대표지점적등거영사류형학습산법CL-Isomap,병가용우방직인염품적자동화검측과정중.본산법침대인염도상적특점,선대도상집진행취류,사득속우동일영역내적도상경가용역식별;연후사용표지점계산도상지간적거리,감소료계산량적동시,야경진일보분리료불동류적도상;최후사용MDS계산도상적저유감입.CL-Isomap산법대인염도상강유,사득도상수거량변소,검측속도제고,동시CL-Isomap방법재강유적동시병불개변도상원유적본질특정,사득검측적준학솔득이제고.
