简介:稀疏表示是近年来新兴的一种数据表示方法,是对人类大脑皮层编码机制的模拟。稀疏表示以其良好的鲁棒性、抗干扰能力、可解释性和判别性等优势,广泛应用于模式识别领域。基于稀疏表示的分类器在人脸识别领域取得了令人惊喜的成就,它将训练样本看成字典,寻求测试样本在字典下的最稀疏的表示,即用尽可能少的训练样本的线性组合来重构测试样本。但是经典的基于稀疏表示的分类器没有考虑训练样本的类别信息,以致被选中的训练样本来自许多类,不利于分类,因此基于组稀疏的分类器被提出。组稀疏方法考虑了训练样本的类别相似性,其目的是用尽可能少类别的训练样本来表示测试样本,然而这类方法的缺点是同类的训练样本或者同时被选中或者同时被丢弃。在实际中,人脸受到光照、表情、姿势甚至遮挡等因素的影响,样本之间关系比较复杂,因此最后介绍局部加权组结构稀疏表示方法。该方法尽量用来自于与测试样本相似的类的训练样本和来自测试样本邻域的训练样本来表示测试样本,以减轻不相关类的干扰,并使得表示更稀疏和更具判别性。
简介:在磁粉检测中,由于采用图像处理技术,半自动和全自动的探伤设备相继出现。检测中使用带有荧光物质的磁粉,在紫外线的照射下,由CCD和图像采集器将磁痕图像转化为数字图像,传入计算机;为实现缺陷图像的定量,采用浮动阈值将缺陷图像分割出来;为避免丢掉有用信鼠,需要采用条件跟踪和图像膨胀技术,对断开的部分进行重新连接。磁粉检测的检测目标主要是裂纹、缝隙等表面不连续,在图像上是由缺陷点组成的亮线。二值化后的图像中存在一系列的连通区域,采用邻域法和树状搜索技术可快速完成每个连通区域的搜索,同时完成连通区域的特征值的计算。根据裂纹图像的特征,可以判断是否有裂纹发现。在射线检测领域,