非均衡训练集过采样的印刷套准识别方法

来源 :包装工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：X2000N

【摘要】

：

目的针对印刷标志图像训练数据集非均衡性导致印刷标志图像中少类数据套准状态识别准确率低的问题,提出改进的SMOTE训练集过采样方法,以提高少类数据的识别准确率。方法提取印刷标志图像灰度行程矩阵的纹理特征,组成多维的模型输入特征数据。基于少类样本的邻域信息,得到少类样本的过采样参数。对少类样本采取不同的过采样策略,实现训练集样本的均衡。使用均衡的训练集建立支持向量机模型,实现对印刷套准状态的识别。结果

【作者】

：

简川霞叶荣林浩贺鑫杜美剑

【机构】

：

广东工业大学机电工程学院

【出处】

：

包装工程

【发表日期】

：

2020年21期

【关键词】

：

非均衡数据印刷套准灰度行程矩阵过采样 imbalanced dataprinting registrationGLRLMoversampling

【基金项目】

：

广东省信息物理融合系统重点实验室项目(2016B030301008),广东工业大学青年基金重点项目(17QNZD001),2019—2020年大学生创新创业训练项目(xj201911845014,201911845008,xj202011845015,xj202011845016)

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