本文選題：煤巖識(shí)別 + CLBP�。� 參考：《煤炭學(xué)報(bào)》2017年12期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有煤巖識(shí)別方法在訓(xùn)練樣本不充足情況下的識(shí)別效果普遍不太理想這一情況,提出了一種基于完備局部二值模式(CLBP)和支持向量誘導(dǎo)字典學(xué)習(xí)的煤巖識(shí)別方法。該方法分4大步完成:(1)提取煤巖圖像的多尺度CLBP特征向量;(2)對(duì)訓(xùn)練樣本的CLBP特征向量進(jìn)行支持向量誘導(dǎo)字典學(xué)習(xí),得到一組煤巖表征字典、煤巖類別權(quán)向量和偏移量;(3)計(jì)算測(cè)試樣本在煤巖表征字典上的表示即編碼向量;(4)采用判別函數(shù)完成測(cè)試樣本編碼向量的類別判定。結(jié)果表明:與現(xiàn)有其他常用方法相比,所提出方法有著更高的正確識(shí)別率,特別是在訓(xùn)練樣本不充分的隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn)條件下,其正確識(shí)別率仍然很高;耗時(shí)的字典學(xué)習(xí)并沒(méi)有影響到所提出方法的實(shí)時(shí)性;所提出方法占用的存儲(chǔ)量不受訓(xùn)練樣本數(shù)量的制約,這在一定程度上為將來(lái)硬件實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了便利。
[Abstract]:A coal rock recognition method based on complete local two value model (CLBP) and support vector induction dictionary learning is proposed to identify coal rock recognition methods under insufficient training samples. This method is completed in 4 major steps: (1) extracting multi-scale CLBP eigenvectors of coal and rock images; (2) The CLBP eigenvector of the training sample is carried out by support vector induction dictionary learning, and a group of coal rock characterization dictionaries, coal rock category weight vectors and offset are obtained. (3) the representation of the test samples in the coal rock representation dictionary is the encoding vector; (4) the discrimination function is used to complete the classification of the test sample coding vector. Compared with the common methods, the proposed method has a higher correct recognition rate, especially in the condition that the training sample is not sufficient, the correct recognition rate is still high; the time-consuming dictionary learning does not affect the real-time performance of the proposed method; the proposed method is not restricted by the number of training samples. To a certain extent, it will bring convenience to the realization of hardware in the future.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)機(jī)電與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YFC0801800) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2010YJ06)
【分類號(hào)】：TD67

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本文編號(hào)：1992786