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IBM推出字典大小的台式机
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《新潮电子》 2002年第11期7-7,共1页
关键词 IBM公司 NetVistaS42 字典大小 台式机
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应用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法 被引量:5
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作者 毛兆华 汪军 +3 位作者 周建 卜佳仙 陈霞 李立轻 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期144-149,共6页
为进一步提高织物瑕疵检测算法对瑕疵类型的通用性,提出一种采用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法。首先对正常机织物图像进行窗口分割,将每个子窗口按列展开成列向量,所有列向量联合组成1个矩阵;然后对该矩阵进行非负字典学习,得到个... 为进一步提高织物瑕疵检测算法对瑕疵类型的通用性,提出一种采用非负字典学习的机织物瑕疵检测算法。首先对正常机织物图像进行窗口分割,将每个子窗口按列展开成列向量,所有列向量联合组成1个矩阵;然后对该矩阵进行非负字典学习,得到个数最佳的非负字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本在最小平方误差下进行近似,并在重构误差的基础上进行疵点检测。重点探讨了窗口大小和字典个数对检测效果的影响。对4 864个样本的实验结果表明,所提算法能在误检率小于10%情况下,取得90%的检出率。 展开更多
关键词 非负字典学习 子窗口尺寸 字典大小 机织物瑕疵 检测
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