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应用微机图像处理技术测试织物悬垂性研究——织物悬垂图像测试方法
被引量：
11
1
作者
余序芬
刘建
费玉忠
《中国纺织大学学报》
CSCD
1999年第1期33-37,共5页
探索用图像处理技术测试织物的悬垂性能.这部分重点介绍采用伪中值滤波去除原始图像的噪声,选用流动阈值法作目标与背景分离,通过特征参数提取获得现有织物悬垂仪所能得到的各项悬垂性指标,并给出目标图像的某些悬垂形态与三维信息,为...
探索用图像处理技术测试织物的悬垂性能.这部分重点介绍采用伪中值滤波去除原始图像的噪声,选用流动阈值法作目标与背景分离,通过特征参数提取获得现有织物悬垂仪所能得到的各项悬垂性指标,并给出目标图像的某些悬垂形态与三维信息,为进一步建立用主客观相结合的评价织物悬垂性方法提供现代技术手段.
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关键词
织物
悬垂性
图像处理
流动阈值法
测试
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职称材料
基于线阵CCD的精密尺寸测量系统
被引量：
8
2
作者
卢佳宝
韩学辉
王彩霞
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期935-940,共6页
现有尺寸测量方式精度低,测量费时费力。为了提高尺寸测量的精度,使测量系统便携化,操作简单,文中实现了一种基于线阵CCD的精密尺寸测量系统。文中提出新的象元细分方法,将2个像元间距为8μm的线阵CCD等距错排并以60°斜放,可突破...
现有尺寸测量方式精度低,测量费时费力。为了提高尺寸测量的精度,使测量系统便携化,操作简单,文中实现了一种基于线阵CCD的精密尺寸测量系统。文中提出新的象元细分方法,将2个像元间距为8μm的线阵CCD等距错排并以60°斜放,可突破像元间距对测量精度的限制,将最大测量误差减小为2μm,在此基础上采用浮动阈值方法进行数据处理,实现高精度尺寸测量。利用FPGA进行硬件描述实现线阵CCD的驱动,对CCD的输出信号进行差分放大,采用硬件滤波方法消除曝光积分和转移过程中的电子学噪声,采用10位模数转换器实现数字量的并行输出,FPGA内部FIFO存储数字量结果。系统充分利用FPGA的可编程资源,有效降低了硬件设计复杂度,无需上位机或者ARM,节约成本,系统小型化便携化。实验表明,该系统有效克服光源及电子学噪声影响,可对1 mm-29 mm的中型尺寸物体进行测量,误差小于2μm。
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关键词
精密测量
FPGA
线阵CCD
浮动阈值法
像元细分
原文传递
基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测
被引量：
2
3
作者
徐伟
李佟鸿
《计算机仿真》
北大核心
2020年第3期440-444,457,共6页
由于传统物联网安全检测方法的安全域值具有固定化特性,导致检测结果误差较高。提出基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测方法。分析物联网应用的拓扑结构,通过浮动域值法获取网络安全曲线,通过网络安全曲线组建物联网安全模型。利...
由于传统物联网安全检测方法的安全域值具有固定化特性,导致检测结果误差较高。提出基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测方法。分析物联网应用的拓扑结构,通过浮动域值法获取网络安全曲线,通过网络安全曲线组建物联网安全模型。利用协方差矩阵构建差值系数组方程,将通过估计获取的差值系数组建向量空间,采用支持向量机作为分类工具,实现物联网安全盲检测。仿真结果表明,所提方法具有较强的适应性以及鲁棒性,能够高效率、高精度完成物联网安全检测。
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关键词
浮动域值法
物联网安全
协方差盲检测
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职称材料
基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法
被引量：
9
4
作者
张丹普
付忠良
+1 位作者
王莉莉
李昕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第1期147-151,共5页
针对目标可以同时属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法。首先,分析探讨了基于浮动阈值分类器的Ada Boost算法(Ada Boost.FT)的原理及错误率估计,证明了该算法能克服固定分段阈值分类器对分...
针对目标可以同时属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法。首先,分析探讨了基于浮动阈值分类器的Ada Boost算法(Ada Boost.FT)的原理及错误率估计,证明了该算法能克服固定分段阈值分类器对分类边界附近点分类不稳定的缺点从而提高分类准确率;然后,采用二分类(BR)方法将该单标签学习算法应用于多标签分类问题,得到基于浮动阈值分类器组合的多标签分类方法,即多标签Ada Boost.FT。实验结果表明,所提算法的平均分类精度在Emotions数据集上比Ada Boost.MH、ML-k NN、Rank SVM这3种算法分别提高约4%、8%、11%;在Scene、Yeast数据集上仅比Rank SVM低约3%、1%。由实验分析可知,在不同类别标记之间基本没有关联关系或标签数目较少的数据集上,该算法均能得到较好的分类效果。
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关键词
连续ADABOOST
浮动阈值
极大似然原理
多标签分类
集成学习
二分类方法
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职称材料
题名
应用微机图像处理技术测试织物悬垂性研究——织物悬垂图像测试方法
被引量：
11
1
作者
余序芬
刘建
费玉忠
机构
中国纺织大学纺织学院
青岛纤维检验所
出处
《中国纺织大学学报》
CSCD
1999年第1期33-37,共5页
文摘
探索用图像处理技术测试织物的悬垂性能.这部分重点介绍采用伪中值滤波去除原始图像的噪声,选用流动阈值法作目标与背景分离,通过特征参数提取获得现有织物悬垂仪所能得到的各项悬垂性指标,并给出目标图像的某些悬垂形态与三维信息,为进一步建立用主客观相结合的评价织物悬垂性方法提供现代技术手段.
关键词
织物
悬垂性
图像处理
流动阈值法
测试
Keywords
fabric
drape
performance
image
processing
floating
threshold
method
three
-
dimensional
reconstruction
of
fabric
draping
image
分类号
TS101.923 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
基于线阵CCD的精密尺寸测量系统
被引量：
8
2
作者
卢佳宝
韩学辉
王彩霞
机构
长春理工大学电子信息工程学院
出处
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期935-940,共6页
基金
高通公司产学合作协同育人项目(201602034021)资助项目
文摘
现有尺寸测量方式精度低,测量费时费力。为了提高尺寸测量的精度,使测量系统便携化,操作简单,文中实现了一种基于线阵CCD的精密尺寸测量系统。文中提出新的象元细分方法,将2个像元间距为8μm的线阵CCD等距错排并以60°斜放,可突破像元间距对测量精度的限制,将最大测量误差减小为2μm,在此基础上采用浮动阈值方法进行数据处理,实现高精度尺寸测量。利用FPGA进行硬件描述实现线阵CCD的驱动,对CCD的输出信号进行差分放大,采用硬件滤波方法消除曝光积分和转移过程中的电子学噪声,采用10位模数转换器实现数字量的并行输出,FPGA内部FIFO存储数字量结果。系统充分利用FPGA的可编程资源,有效降低了硬件设计复杂度,无需上位机或者ARM,节约成本,系统小型化便携化。实验表明,该系统有效克服光源及电子学噪声影响,可对1 mm-29 mm的中型尺寸物体进行测量,误差小于2μm。
关键词
精密测量
FPGA
线阵CCD
浮动阈值法
像元细分
Keywords
precision
measurement
FPGA
linear
CCD
floating
threshold
method
pixel
subdivision
分类号
TN202 [电子电信—物理电子学]
原文传递
题名
基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测
被引量：
2
3
作者
徐伟
李佟鸿
机构
湖北警官学院信息技术系
武汉大学
出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第3期440-444,457,共6页
基金
2018年度湖北省教育科学规划重点课题(2018GA041)
2017年度教育部人文社会科学研究规划基金课题(17YJAZH043)
2017年度湖北省普通本科高校"荆楚卓越人才"协同育人计划项目(鄂教高函20172957)。
文摘
由于传统物联网安全检测方法的安全域值具有固定化特性,导致检测结果误差较高。提出基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测方法。分析物联网应用的拓扑结构,通过浮动域值法获取网络安全曲线,通过网络安全曲线组建物联网安全模型。利用协方差矩阵构建差值系数组方程,将通过估计获取的差值系数组建向量空间,采用支持向量机作为分类工具,实现物联网安全盲检测。仿真结果表明,所提方法具有较强的适应性以及鲁棒性,能够高效率、高精度完成物联网安全检测。
关键词
浮动域值法
物联网安全
协方差盲检测
Keywords
floating
threshold
method
Internet
of
things(IoT)security
Covariance
blind
detection
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法
被引量：
9
4
作者
张丹普
付忠良
王莉莉
李昕
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第1期147-151,共5页
基金
四川省科技支撑计划项目(2011GZ0171
2012GZ0106)
文摘
针对目标可以同时属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法。首先,分析探讨了基于浮动阈值分类器的Ada Boost算法(Ada Boost.FT)的原理及错误率估计,证明了该算法能克服固定分段阈值分类器对分类边界附近点分类不稳定的缺点从而提高分类准确率;然后,采用二分类(BR)方法将该单标签学习算法应用于多标签分类问题,得到基于浮动阈值分类器组合的多标签分类方法,即多标签Ada Boost.FT。实验结果表明,所提算法的平均分类精度在Emotions数据集上比Ada Boost.MH、ML-k NN、Rank SVM这3种算法分别提高约4%、8%、11%;在Scene、Yeast数据集上仅比Rank SVM低约3%、1%。由实验分析可知,在不同类别标记之间基本没有关联关系或标签数目较少的数据集上,该算法均能得到较好的分类效果。
关键词
连续ADABOOST
浮动阈值
极大似然原理
多标签分类
集成学习
二分类方法
Keywords
real
Ada
Boost
floating
threshold
maximum
likelihood
principle
multi-label
classification
ensemble
learning
Binary
Relevance（BR）
method
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用微机图像处理技术测试织物悬垂性研究——织物悬垂图像测试方法
余序芬
刘建
费玉忠
《中国纺织大学学报》
CSCD
1999
11
下载PDF
职称材料
2
基于线阵CCD的精密尺寸测量系统
卢佳宝
韩学辉
王彩霞
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
原文传递
3
基于浮动域值法的物联网安全协方差盲检测
徐伟
李佟鸿
《计算机仿真》
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
4
基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法
张丹普
付忠良
王莉莉
李昕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
9
下载PDF
职称材料
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