电子测量技术
電子測量技術
전자측량기술
ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY
2015年
1期
47-50
,共4页
张佳佳%王贺%刘宇%蒋涛%武春爱
張佳佳%王賀%劉宇%蔣濤%武春愛
장가가%왕하%류우%장도%무춘애
奇异值分解%支持向量机%玻璃温度表%图像处理%小波变换%二叉树
奇異值分解%支持嚮量機%玻璃溫度錶%圖像處理%小波變換%二扠樹
기이치분해%지지향량궤%파리온도표%도상처리%소파변환%이차수
SVD%SVM%glass thermometers%image processing%wavelet transform%binary-tree
基于温度表图像受光线及角度影响模糊不清,提取液柱不便于精准识别的特征,提出一种把奇异值分解和支持向量机结合起来进行玻璃温度表图像识别的方法.随机选取100支不同型号,不同刻度的玻璃温度表图像作为训练样本,采用MATLAB 7.0对本文方法进行了仿真实验.从仿真结果可以看出,随着样本数目的减小,文中提出的SVD与SVM组合的方法识别率降低较轻微,而小波+SVD和PCA的识别率则产生了明显的下降.因此,基于SVD与SVM叠加算法的温度表图像识别方法在处理液柱提取准确度问题时优势明显,解决传统识别方法普遍不能克服的难题.
基于溫度錶圖像受光線及角度影響模糊不清,提取液柱不便于精準識彆的特徵,提齣一種把奇異值分解和支持嚮量機結閤起來進行玻璃溫度錶圖像識彆的方法.隨機選取100支不同型號,不同刻度的玻璃溫度錶圖像作為訓練樣本,採用MATLAB 7.0對本文方法進行瞭倣真實驗.從倣真結果可以看齣,隨著樣本數目的減小,文中提齣的SVD與SVM組閤的方法識彆率降低較輕微,而小波+SVD和PCA的識彆率則產生瞭明顯的下降.因此,基于SVD與SVM疊加算法的溫度錶圖像識彆方法在處理液柱提取準確度問題時優勢明顯,解決傳統識彆方法普遍不能剋服的難題.
기우온도표도상수광선급각도영향모호불청,제취액주불편우정준식별적특정,제출일충파기이치분해화지지향량궤결합기래진행파리온도표도상식별적방법.수궤선취100지불동형호,불동각도적파리온도표도상작위훈련양본,채용MATLAB 7.0대본문방법진행료방진실험.종방진결과가이간출,수착양본수목적감소,문중제출적SVD여SVM조합적방법식별솔강저교경미,이소파+SVD화PCA적식별솔칙산생료명현적하강.인차,기우SVD여SVM첩가산법적온도표도상식별방법재처리액주제취준학도문제시우세명현,해결전통식별방법보편불능극복적난제.
