基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

赵洪伟; 谢永芳; 曹斌芳; 蒋朝辉

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基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

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针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.

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来源
《上海交通大学学报》 |2014年第7期|942-947|共6页
作者
赵洪伟; 谢永芳; 曹斌芳; 蒋朝辉;
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作者单位

中南大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
浮选控制过程; 纹理特征; Gabor小波; 局部保持投影算法; 反向传播神经网络识别;

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