Mineral identification using color spaces and artificial neural networks

Nurdan Akhan Baykan; Nihat Yilmaz

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Mineral identification using color spaces and artificial neural networks

机译：使用颜色空间和人工神经网络进行矿物识别

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Identification of minerals and percentage of their area within a thin section of rock are important for identifying and naming rocks. Colors of minerals are the basic factors for identification. In this study, an artificial neural network is used for the classification of minerals. Optical data of thin sections is acquired from the rotating polarizing microscope stage. For the first analysis we selected a set of parameters based on red, green, blue (RGB) and the second based on hue, saturation, value (HSV) color spaces are extracted from the segmented minerals within each data set. A neural network with k-fold cross validation is trained with manually classified mineral samples based on their pixel values. The most successful artificial network to date is the three-layer feed forward network which uses minimum square error correction. The network uses 6 distinct input parameters to classify 5 different minerals, namely, quartz, muscovite, biotite, chlorite, and opaque. Testing the network with previously unseen mineral samples yielded successful results as high as 81-98%.

机译：鉴定岩石薄片中的矿物及其面积百分比对于鉴定和命名岩石很重要。矿物的颜色是识别的基本因素。在这项研究中，人工神经网络用于矿物分类。薄切片的光学数据是从旋转偏振显微镜载物台获取的。对于第一个分析，我们选择了一组基于红色，绿色，蓝色（RGB）的参数，第二个基于色相，饱和度，值（HSV）色彩空间是从每个数据集中的分段矿物中提取的。使用k倍交叉验证的神经网络使用基于其像素值的人工分类的矿物样本进行训练。迄今为止，最成功的人工网络是使用最小平方误差校正的三层前馈网络。该网络使用6个不同的输入参数对5种不同的矿物进行分类，即石英，白云母，黑云母，绿泥石和不透明矿物。用以前看不见的矿物样品测试网络，成功率高达81-98％。

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来源
《Computers & geosciences》 |2010年第1期|91-97|共7页
作者
Nurdan Akhan Baykan; Nihat Yilmaz;
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作者单位

Department of Computer Engineering, University of Selcuk, Konya, Turkey;

Department of Electric-Electronics Engineering, University of Selcuk, Konya, Turkey;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
artificial neural networks; mineral; thin section image; RGB; HSV;

机译：人工神经网络;矿物;薄截面图像;RGB;单纯疱疹病毒;

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