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一种基于改进的LDA-GSVD织物图像瑕疵分类方法及系统

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本发明公开了一种基于改进的LDA‑GSVD织物图像瑕疵分类方法及系统，本发明方法包括：S1、对织物图像进行特征提取，得到特征矩阵X，标签矩阵H；S2、将数据集样本随机分为带标签的训练样本Xtrain和带标签的测试样本Xtest；S3、利用类间离散权系数和类内紧凑权系数，计算增加局部几何信息后的类内散射矩阵SW和类间散射矩阵SB；S4、利用重新定义的和得到GSVD所需的和的矩阵对，S5、通过改进后的线性判别分析模型得到最优的投影矩阵W，将测试样本Xtest通过投影矩阵W到新的子空间得到Y，并利用KNN分类器确认测试集样本标签。本发明能够解决传统LDA存在的缺乏局部几何信息和小样本高维的问题，有效提高织物图像瑕疵分类准确度和效率。

著录项

公开/公告号CN113887600A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-04

原文格式PDF
申请/专利权人浙江理工大学;
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申请/专利号CN202111126929.5
发明设计人吕文涛;钟佳莹;王成群;徐伟强;
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申请日2021-09-26
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;
代理人周希良
地址 310018 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928号
入库时间 2023-06-19 13:32:21

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