本文選題：煤巖識別　切入點：分類識別　出處：《工礦自動化》2017年05期

【摘要】：提出了一種基于距離度量學習的煤巖識別方法。該方法首先從煤巖圖像訓練集中提取煤巖圖像特征;然后學習到特定的距離度量,使得煤樣本特征間、巖石樣本特征間距離變小,煤樣本特征與巖石樣本特征間距離變大,以提高分類識別效果;最后采用分類器進行煤巖識別。實驗結果表明,對于煤巖樣本圖像的LBP特征、HOG特征、GLCM特征,與基于歐式距離、LDA、ITML的煤巖識別方法相比,該方法具有更高的煤巖識別率。
[Abstract]:A method of coal and rock recognition based on distance metric learning is proposed. Firstly, the feature of coal and rock image is extracted from the training set of coal and rock image. The distance between the characteristics of rock samples becomes smaller, the distance between the characteristics of coal samples and the characteristics of rock samples becomes larger, in order to improve the classification and recognition effect, finally, the classifier is used to identify coal and rock. The experimental results show that, For the LBP features of coal and rock samples, the method has a higher recognition rate than that based on Euclidean distance and LDA-ITML.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)機電與信息工程學院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃資助項目(2016YFC0801800) 國家自然科學基金重點資助項目(51134024)
【分類號】：TD67

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本文編號：1670793