Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "dictionary learning" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Local Characterisation and Detection of Woven Fabric Texture Based on a Sparse Dictionary
Autorzy:
Wu, Ying
Wang, Ren
Lou, Lin
Wang, Lali
Wang, Jun
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2172000.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
fabric texture representation
sparse representation
weave repeat
defect detection
dictionary learning
Opis:
To achieve enhanced accuracy of fabric representation and defect detection, an innovative approach using a sparse dictionary with small patches was used for fabric texture characterisation. The effectiveness of the algorithm proposed was tested through comprehensive characterisation by studying eight weave patterns: plain, twill, weft satin, warp satin, basket, honeycomb, compound twill, and diamond twill and detecting fabric defects. Firstly, the main parameters such as dictionary size, patch size, and cardinality T were optimised, and then 40 defect-free fabric samples were characterised by the algorithm proposed. Subsequently, the Impact of the weave pattern was investigated based on the representation result and texture structure. Finally, defective fabrics were detected. The algorithm proposed is an alternative simple and scalable method to characterise fabric texture and detect textile defects in a single step without extracting features or prior information.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2022, 3 (151); 33--40
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fabric Defect Detection and Classifier via Multi-Scale Dictionary Learning and an Adaptive Differential Evolution Optimized Regularization Extreme Learning Machine
Wykrywanie defektów tkaniny i ich klasyfikacja poprzez zastosowanie maszyny uczącej się (ADE-RELM)
Autorzy:
Zhou, Zhiyu
Wang, Chao
Gao, Xu
Zhu, Zefei
Hu, Xudong
Zheng, Xiao
Jiang, Likai
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/233999.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
defect detection
multi-scale dictionary learning
regularisation extreme learning machine
adaptive differential evolution
defekty tkaniny
skuteczność wykrywania defektów
maszyna ucząca się
Opis:
To develop an automatic detection and classifier model for fabric defects, a novel detection and classifier technique based on multi-scale dictionary learning and the adaptive differential evolution algorithm optimised regularisation extreme learning machine (ADE-RELM) is proposed. Firstly in order to speed up dictionary updating under the condition of guaranteeing dictionary sparseness, k-means singular value decomposition (KSVD) dictionary learning is used. Then multi-scale KSVD dictionary learning is presented to extract texture features of textile images more accurately. Finally a unique ADE-RELM is designed to build a defect classifier model. In the training ADE-RELM classifier stage, a self-adaptive mutation operator is used to solve the parameter setting problem of the original differential evolution algorithm, then the adaptive differential evolution algorithm is utilised to calculate the optimal input weights and hidden bias of RELM. The method proposed is committed to detecting common defects like broken warp, broken weft, oil, and the declining warp of grey-level and pure colour fabrics. Experimental results show that compared with the traditional Gabor filter method, morphological operation and local binary pattern, the method proposed in this paper can locate defects precisely and achieve high detection efficiency.
W celu opracowania automatycznego modelu wykrywania i klasyfikowania defektów tkanin, zaproponowano nowatorską technikę wykrywania i klasyfikowania opartą na zastosowaniu maszyny uczącej się (ADE-RELM). Proponowana metoda ma na celu wykrywanie powszechnych defektów, takich jak przerwana osnowa i wątek oraz zabrudzenia po oleju. Wyniki eksperymentalne pokazują, że w porównaniu z tradycyjną metodą filtrów Gabora, operacją morfologiczną i lokalnym wzorcem binarnym, proponowana w artykule metoda pozwala na precyzyjne zlokalizowanie defektów i osiąga wysoką skuteczność ich wykrywania.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2019, 1 (133); 67-77
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies