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题名基于特征提取及聚类算法的增量图片筛选系统
被引量:1
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作者
周子杰
李勃
董蓉
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机构
南京大学电子科学与工程学院
南通大学电子信息学院
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出处
《电视技术》
北大核心
2017年第9期189-193,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61401239)
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文摘
在工业生产过程中,由于需要频繁对产品进行拍照,所以会产生大量测试图片,而因为产品的外形等比较相近,因此样本图片比较相似,由此造成重复测试和测试时间过长等问题。提出一种对图片进行分类并精简数量的方法,来实现减少检测图片数量,缩短测试时间的目的。系统首先对样本图片进行特征提取,然后对特征进行降维,并对结果进行聚类来得到多个图片库,最后对图片库内的图片进行筛选,得到最终的样本库。实验对不同特征提取方法进行对比,最终从结果精度及处理时间上考虑,采取了FAST特征提取算法,有力保证了算法的质量。
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关键词
图片特征提取
数据分类
数据筛选
增量样本分类
增量样本筛选
算法稳定性测试
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Keywords
Image feature extraction
data classification
Data filtering
Incremental sample classification
Incremental sample fil-tering
Algorithm stability test
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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