本文選題：煤巖識別　切入點：圖像處理　出處：《工程科學學報》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現今煤巖圖像識別方法的缺乏與不足,為了挖掘新的煤巖圖像識別方法以及更好地處理高維煤巖圖像數據,提出了基于最大池化稀疏編碼的煤巖識別方法.本方法在提取煤巖圖像特征時加入了池化操作,在分類識別時采用了集成分類器,即多個弱分類器組成一個強分類器.實驗結果表明:最大池化稀疏編碼的特征提取方式能簡單有效表達煤巖圖像的紋理特征,大大增強煤巖圖像的可區(qū)分性,獲得較高的識別率,并且具有良好的識別穩(wěn)定性.研究結果可為煤巖界面的自動識別提供新的思路和方法.
[Abstract]:In order to mine new coal and rock image recognition method and better deal with high-dimensional coal and rock image data, the present coal and rock image recognition method is lacking and insufficient. A method of coal and rock recognition based on maximum pool sparse coding is proposed, in which pool operation is added to extract the features of coal and rock images, and an integrated classifier is used in classification and recognition. The experimental results show that the feature extraction method of maximum pool sparse coding can express the texture features of coal and rock images simply and effectively, and greatly enhance the distinguishability of coal and rock images. The research results can provide new ideas and methods for automatic recognition of coal-rock interface.
【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】：TD315

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1624708