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火焰图像的张量平行因子分析识别法

Tensor parallel factor analysis and recognition methods of flame images

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正确识别火焰燃烧状态是维持稳定燃烧的前提条件,而现存方法智能化水平低、主观性强、燃烧状态识别困难.为提高识别的准确性,提出一种基于张量分解的火焰图像识别方法.根据RGB颜色空间模型中的火焰像素的分布特点,将图像序列升维构造成三维张量,并在此基础上使用平行因子分析法对火焰图像进行识别.分析结果表明:相对于传统单张火焰图像的区域识别和特征融合方法,对火焰图像构成张量直接进行分解不仅能找到火焰图像序列之间的联系,而且能更大程度上保留信息,提高图像识别精度.与理论值进行比较分析后发现,采用新方法后的平均误差在0.5%内,准确率达到99.5%以上,可为连续火焰图像的识别提供参考.

郭旭凯、李海广、龚志军

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内蒙古科技大学 能源与环境学院,内蒙古 包头 014000

张量分解 图像识别 特征提取 平行因子分析

国家自然科学基金内蒙古自然科学基金

516660152020MS05045

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.037

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(11)
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