【摘 要】
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针对路面破损图像自动识别中的多特征融合问题,提出了一种基于流形学习的多特征融合方法,利用流形学习方法将组合投影、混合密度因子和二阶不变矩3种特征的高维数据映射到低
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,河北省大数据计算重点实验室,
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针对路面破损图像自动识别中的多特征融合问题,提出了一种基于流形学习的多特征融合方法,利用流形学习方法将组合投影、混合密度因子和二阶不变矩3种特征的高维数据映射到低维空间中,提取出路面破损图像的本质特征,实现了多特征融合和路面破损图像的可视化。在试验中,将这种多特征融合方法应用在路面破损图像的检测中,首先从8个组合特征中提取出二维特征,然后比较ELM、KNN、SVM、BP神经网络在二维特征上的识别效果。试验结果表明:利用特征融合方法有效提高了路面破损图像的识别精度;通过可视化得到了二维特征的物理含义,一个特征初步表明了路面裂缝的复杂程度和破损程度,另一个特征给出了裂缝的方向。
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