【摘 要】
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本文提出了一种基于快速Affinity Propagation聚类算法的木材缺陷识别方法.通过提取木材图像的颜色矩特征,建立样本特征集X,以平均平方残基为阈值降低样本特征集X及距离矩阵S
【机 构】
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南京林业大学信息技术学院,南京林业大学网络中心,南京林业大学森林资源和环境学院
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本文提出了一种基于快速Affinity Propagation聚类算法的木材缺陷识别方法.通过提取木材图像的颜色矩特征,建立样本特征集X,以平均平方残基为阈值降低样本特征集X及距离矩阵S的维数,自动识别木材缺陷位置并标记.实验表明,该方法的识别速度较传统的AP算法有明显提高,平均识别时间约为0.557s,平均识别查准率约为70.5％,平均识别查全率约为95.6％.
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