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混合色彩空间与多核学习的色纺织物组织点识别

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针对色纺织物组织点参数特征提取困难的问题,建立了基于混合色彩空间与多核学习的色纺织物组织点自动识别算法.首先,将YUV、HSV和Lab 3种色彩空间中具有相同颜色属性的分量通道进行独立融合,并构建混合色彩空间;在此基础上,分别提取色纺织物组织点图像的局部纹理统计特征与三阶颜色矩特征,用于织物组织点特征参数的表征;最后,通过多核学习算法构建支持向量机,实现织物组织点特征的识别.实验结果表明,所建立的色纺织物组织点识别算法,不仅能够对府绸、斜纹与缎纹等典型结构的组织点进行有效识别,而且对于纤维种类、成纱工艺与织物组分的调整也具有理想的鲁棒性与普适性,其平均识别率达到91.2％.
Recognition of colored spun fabric interlacing point based on mixed color space and multiple kernel learning

龚雪、袁理、刘军平、杨亚莉、刘沐黎、柯政涛、鄢煜尘

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武汉纺织大学 电子与电气工程学院,湖北 武汉 430200

武汉纺织大学 湖北省纺织新材料与先进加工技术省部共建国家重点实验室培育基地,湖北 武汉 430200

武汉纺织大学 数学与计算机学院,湖北 武汉 430200

武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430072

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色纺织物 组织点识别 混合色彩空间 多核学习 支持向量机

湖北省自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目中国纺织工业联合会科技项目

2014CFB754Q201416072014072

2020

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2020.41(5)
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