基于高斯混合的颜色聚类钨矿色选识别 算法研究

《基于颜色特征的异色物识别方法研究》篇一一、引言异色物识别是计算机视觉领域中一项重要的技术，广泛应用于各种场景中，如工业检测、安全监控、医疗诊断等。

其中，基于颜色特征的异色物识别方法因其简单、快速、有效等特点，成为研究的热点。

本文旨在研究基于颜色特征的异色物识别方法，为相关领域的应用提供理论依据和技术支持。

二、颜色特征提取颜色特征是异色物识别的基础，因此提取准确、有效的颜色特征至关重要。

常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色集、颜色矩等。

其中，颜色直方图是一种常用的方法，其优点是能够描述图像的全局颜色分布，对图像的旋转、平移、尺度变化等具有一定的鲁棒性。

在异色物识别中，我们可以采用多尺度颜色直方图的方法，即在不同尺度下提取颜色直方图，以获取更丰富的颜色信息。

同时，为了减少计算量，我们可以采用降维技术对颜色特征进行降维处理。

三、异色物识别方法基于颜色特征的异色物识别方法主要包括特征匹配和分类器识别两种方法。

其中，特征匹配是通过比较待识别物体与已知物体的颜色特征，判断其是否为异色物。

分类器识别则是通过训练分类器，将待识别物体归类为异色物或非异色物。

在特征匹配方面，我们可以采用基于相似度度量的方法，如欧氏距离、余弦相似度等。

在分类器方面，我们可以采用各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

此外，深度学习在异色物识别中也取得了很好的效果，可以尝试采用卷积神经网络（CNN）等方法进行异色物识别。

四、实验与分析为了验证基于颜色特征的异色物识别方法的有效性，我们进行了实验分析。

实验中，我们采用了多种颜色特征提取方法和识别方法进行对比分析。

实验结果表明，多尺度颜色直方图结合降维技术的颜色特征提取方法能够有效地提取图像中的颜色信息。

在特征匹配方面，基于相似度度量的方法能够获得较好的匹配效果。

在分类器方面，卷积神经网络等方法在异色物识别中具有较高的准确率和鲁棒性。

此外，我们还对不同场景下的异色物识别效果进行了分析，发现该方法在不同场景下均能取得较好的识别效果。

一种基于聚类分析的颜色分类方法专利名称：一种基于聚类分析的颜色分类方法技术领域：本发明提出一种基于聚类分析的颜色分类方法，属于计算机图像处理技术领域。

背景技术：结构光三维测量方法主要分为两个部分，第一部分是投影结构光并拍摄获得结构光图像，然后进行结构光解码得到结构光的图像二维信息；第二部分是根据投影仪、摄像机和目标物体的相对位置把结构光的图像二维信息转化为目标物体的三维信息。

从本质上说，基于结构光的三维重构系统是传统立体视觉系统的一种改进与延伸。

它使用一个投射编码图像的设备来代替立体视觉系统中的一个摄像机，解决了特征点设置和特征点搜寻的难题。

基于结构光的三维重构系统具有非接触、精度高、速度快、适用范围广等优点。

广泛应用于自动化加工、高速在线检测、质量控制、航空航天、汽车制造、实物仿型、服装加工、投影系统等领域，是反向工程和计算机视觉中的重要组成部分。

在基于结构光的三维重建中，解决摄像机观测条纹与投影仪投射模式条纹之间的匹配问题最有效的方法是对结构光进行编码，利用各种编码策略使像素本身带有先验编码信息，通过解码，实现光条或点的精确定位。

合肥工业大学张勇斌等人提出了一种伪随机编码方案，该方案根据伪随机彩色编码原理，代数摄影几何中的交比不变性质，将一副伪随机编码图案与投影系统相结合，构造了一种新的视觉投影系统。

浙江大学黄红强等人提出了一种颜色编码方案，用胶片拍摄调值分布具有一定规律的条纹状图案，然后利用该胶片投影得到彩色结构光。

由于在图像摄取时黑色对彩色条纹的影响不大，又考虑到边缘提取的需要，选取黑色作为底色。

对于解码方法来说，张超等人提出一系列图像预处理方法，可以更加准确地提取较细格雷码的条纹；于晓洋等人采用一种基于边缘导向的亚像素定位技术提取格雷码条纹边缘；Philipp Fechteler等人提出了自适应彩色分类方法和捕获3D模型的方法，解决了环境光、颜色、人脸特征对重构质量的影响，提高了系统的鲁棒性。

第32卷㊀第2期2024年2月现代纺织技术Advanced Textile TechnologyVol.32,No.2Feb.2024DOI :10.19398∕j.att.202306021基于EM 算法的高斯混合模型的织物组织点自动识别刘㊀威,于㊀玲,王畅巍,邓文韬,邓中民(武汉纺织大学,a.纺织科学与工程学院;b.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,武汉㊀430200)㊀㊀摘㊀要:针对现有无监督学习识别机织物组织点的准确率相对较低和不稳定的问题,研究基于EM 算法的高斯混合模型对机织物组织点的识别方法㊂首先对采集的不同织物图像进行预处理及图像矫正,以提高后续的组织点的分割效率;接着利用改进的灰度投影法进行织物组织点定位,并提取组织点的灰度共生矩作为纹理特征,通过主成分分析对纹理特征进行降维处理;最后采用2种常见无监督学习与文章所用的识别方法做实验比较,并采用4种评估指标进行评估,得到评估结果㊂通过计算4种评估指标平均值和标准差进行比较,文章所用识别方法的评估参数平均值都要比其余两种识别算法高㊂文章所用识别方法能对织物组织点进行自动识别,并且识别的准确率相比于其余两种识别算法得到了有效地提升㊂关键词:组织点分割;自动识别;K -mean 聚类;模糊C 均值算法;高斯混合模型中图分类号:TS105;TP391㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1009-265X(2024)02-0063-07收稿日期:20230620㊀网络出版日期:20230829基金项目:湖北省技术创新专项(2019AAA005)作者简介:刘威(1997 ),男,广东韶关人,硕士研究生,主要从事数字图像处理方面的研究㊂通信作者:邓中民,E-mail:516802705@㊀㊀织物组织点的自动识别是利用图像处理技术㊁机器视觉技术等计算机技术进行检测,自动识别组织点并获取机织物的组织图㊂目前对组织点的自动识别分类方法已进行了许多研究㊂一般识别过程为组织点分割㊁特征提取㊁组织点识别㊁组织图输出㊂常见的组织点分割方法是灰度投影法[1],该方法对于理想状态的织物的分割效果较好,但对于非理想状态的织物的分割效果并不理想㊂特征提取方法主要有灰度共生矩阵㊁Gabor 小波㊁LBP 等等㊂灰度共生矩阵描述的是织物图像的空间分布特性,LBP 描述图像局部纹理特征,这些方法都能提取组织点的特征信息㊂本文采用灰度共生矩阵来提取织物组织点的空间特性㊂根据算法原理,组织点的识别算法可以分为无监督学习算法和有监督学习算法㊂无监督学习算法包括K -means 聚类[2]㊁核模糊C 均值聚类[3]㊁K 中心点聚类[4]等,有监督学习算法包括卷积神经网络[5]㊁支持向量机[6]等㊂目前研究者利用有监督学习算法和无监督学习算法对组织点进行二分类问题,取得了一定的成果,但是识别组织点的准确率并不稳定㊂有监督学习算法必须要有训练样本和测试样本,一般情况下训练集越多分类越准确,因此需要大量样本进行训练才能对织物进行准确分类,数据量和工作量大,且不具备解释性;而无监督学习没有训练集,只有一组数据,在该组数据集内寻找规律和聚类分析,对于组织点的二分类问题,无监督学习算法更便于组织点识别㊂文章利用基于EM 算法的高斯混合模型的无监督学习算法对组织点进行自动识别,与无监督学习算法K -means 聚类和核模糊C 均值聚类进行实验对比,通过输出的组织图和4种评估参数来评估实验的结果,比较3种算法对组织点识别的准确性和适应性㊂1㊀图像的预处理织物图像采集过程存在光学系统失真㊁噪声㊁图像倾斜等诸多因素的影响,导致采集的组织图像的质量下降,对织物检测分析有一定的影响,所以在对织物图像进行识别分析之前需要对织物图片预处理㊂预处理的目的是增强织物图片,提高后续织物检测分析的效率和准确性㊂对织物图像的预处理包含去噪㊁灰度化等㊂图像在倾斜状态下并不有利于图像分割和识别处理,图像矫正的目的是将织物图像进行适当旋转,使得经纱垂直排列,以更有效地分割出经纬组织点㊂Hough 变换[7]和Radon 变换是检测倾斜角最常见的方法,通过进行实验对比,本文采用Hough 变换对图像进行矫正㊂2㊀组织点的分割2.1㊀灰度投影法常规织物的组织点分割是通过经㊁纬向灰度投影均值曲线实现㊂灰度投影法是利用灰度投影均值曲线的波谷作为纬纱间隙和经纱间隙,分割和定位组织点㊂灰度投影均值的计算公式如下:p avgy (y )=ðs nx =1G (y ,x )S n(1)p avgx (x )=ðs m y =1G (y ,x )S m(2)式中:x 为图片像素的横向位置,y 为图片像素的纵向位置;G (y ,x )表示图像某个元素的灰度值;p avgy (y )表示某一行的灰度投影均值公式;p avgx (x )表示某一列的灰度投影均值公式;S m ㊁S n 表示图像灰度矩阵的总行数和总列数㊂常规的灰度投影法对于理想的织物分割效果较好,但是对于存在缺陷的织物分割效果并不理想㊂由于纱线的互相作用力和外力的作用的影响,使得经纬纱线并非是互相垂直的状态如图1(c)所示㊂利用灰度投影法对理想的和存在缺陷的织物进行分割的分割图如图1所示㊂由图1(c)和图1(b)可以看到,纬线倾斜时的织物的分割图并没有很好的分割出经纬组织点㊂对于纬线倾斜时的织物,采用本文改进的灰度投影法进行分割图像㊂图1㊀织物图像和局部放大分割图Fig.1㊀Fabric images and locally enlarged segmentation images2.2㊀改进的灰度投影对于上述状态下的织物,本文采用改进的灰度投影,该方法的基本流程如下:a)假设织物图像的大小为S m ˑS n ,对织物图像进行垂直灰度投影,对获取到的灰度均值1ˑS n 的矩阵A a 进行取反操作,公式如下:A ap =1-A a(3)b)对取反灰度均值A ap 进行小波滤波去除杂峰,剔除局部极小值,获取极小值,得到所有极小值的位置矩阵l ap ,即为所有经纱间隙位置㊂c)根据l ap 经纱间隙位置对图像进行分割,分割出n ap 条经线㊂d)对每一条经线进行横向灰度投影,获取到的灰度均值1ˑS m 矩阵A b 进行取反操作㊂通过小波滤波,局部极值剔除获取极小值l bp ,即为每一条经线的纬纱间隙位置㊂总共有n ap 个A b ,n ap 个l bp ,每条经线的A b 和l bp 一一对应㊂e)每一条的经线根据l bp 经纱间隙位置对图㊃46㊃现代纺织技术第32卷像进行分割,即能输出织物图像的组织点的分割图㊂灰度投影法和改进的灰度投影法的局部分割图效果比较由图2所示,由图2可知,在分割纬线倾斜时的织物时,相较于常规方法,本文的改进方法分割经纬组织点准确,该方法能够准确地识别组织点提高了该纬线倾斜时的织物下的分割的准确度,提高后续的识别的准确率和效率㊂图2㊀两种方法的局部分割图效果比较Fig.2㊀Comparison of local segmentation image effects between two methods3㊀组织点的特征提取及其数据降维3.1㊀基于灰度共生矩阵的特征提取文章的织物纹理特征使用灰度共生矩阵分析[1]㊂灰度共生矩阵(GLCM),指的是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法,但是一般不直接应用灰度共生矩阵来描述纹理特征,而是采用二次的统计量来描述㊂定义14个描述纹理特征值的灰度共生矩阵的特征参数,能量(Asm)㊁对比度(Con)㊁相关性(Corr)㊁熵(Ent)这4个特征量之间的相关性比较低,所以本文选取这4个统计量作为特征参数㊂由于机织物组织的纹理特征和GLCM 的计算与角度θ有关,θ选取水平方向和垂直方向,即每个统计量有两个方向特征,例Corr _l (对比度水平方向)和Corr _v (对比度垂直方向);且能减小一些影响较小数据量,保留样本最大的特征,特征数据为4ˑ2=8个维度特征㊂提取水平期望和垂直期望的极大值(μxmax ,μymax )来提供特征值,即8+2=10特征维数㊂通过纹理特征提取之后,由于特征维数较高,会出现冗余量增加分类器的计算难度,为了保留特征数据中的有效特征数据提高识别效率而尽可能的减小数据的冗余量,需要对特征进一步的处理㊂3.2㊀主成分分析降维主成分分析(PCA)是用于降维的一种方法[8],目标是通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维的空间中表示㊂即按照贡献度把原先的m 个特征用数目更少的b 个特征取代(m >b ),贡献度大的保留㊂b 维是全新的正交特征,把原先的m 个特征用数目更少的b 个特征取代,数据在低维下更容易处理㊁更容易使用㊂由于织物组织或者每个织物图片质量不同,每个织物图片4个统计量特征值的贡献率也不唯一,即PCA 降维能在降维后尽可能地保留样本最大的特征或者贡献率较大的统计量特征值的映射值,保证降维后方差最大化,提高后续的识别效率㊂4㊀织物的组织点识别解决组织点分类的判别问题,现有算法:K -means 聚类㊁核模糊C 均值聚类㊁KNN㊁BP 神经网络㊁SVM 等㊂本文使用基于EM 算法的高斯混合模型来解决组织点二分类的判别问题,通过常见的无监督学习K -means 聚类方法和核模糊C 均值聚类方法识别效果对比其优劣性㊂K -means 聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法(无监督学习),其步骤为先预将数据分为K 组,则随机选取K 个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心㊂聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类㊂每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算㊂这个过程将不断重复直到满足某个终止条件㊂终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)㊃56㊃第2期刘㊀威等:基于EM 算法的高斯混合模型的织物组织点自动识别聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小㊂核模糊C均值聚类(FCM)[9]是一种基于划分的聚类算法(无监督学习),它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小㊂模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分㊂软聚类算法更看重隶属度,隶属度在[0,1]之间,每个对象都有属于每个类的隶属度,并且所有隶属度之和为1,即更接近于哪一方,隶属度越高,其相似度越高㊂4.1㊀EM算法的高斯混合模型高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)是由多个高斯分布组成的模型,其总体密度函数为多个高斯密度函数的加权组合[10]㊂由PCA降维得到的数据集X nˑb,共有n个样本(n个组织点),b=3项特征,K个类别(K=2)㊂高斯密度函数公式为:N(x i|μk,cov k)=1(2π)b|cov k|e -(x i-μk)cov-1k(x i-μk)T2(4)其中μk和σk2为第k个高斯分布的均值矩阵和方差矩阵,cov k为协方差矩阵㊂对每个x i样本的概率密度函数(高斯混合模型)如下:p(x i)=ðK k=1πk N(x i|μk,σ2k)(5) EM算法的高斯混合模型[11]的算法流程如下:a)选择初始簇的中心位置和形状㊂b)重复直至收敛㊂期望步骤(E-step):为每个点找到对应每个簇的概率作为权重㊂最大化步骤(M-step):更新每个簇的位置,将其标准化,并且基于所有数据点的权重来确定形状㊂4.2㊀实验对比及其结果与分析本实验通过扫描仪提取70多张不同材质三原组织机织物的图片,并采用随机抽样的方式提取了8张机织物图片进行实验㊂织物图片使用组织点的灰度共生矩阵作为特征数据,获得每个组织点的10个特征数据,得到组织点特征数据集Z nˑ10㊂通过PCA降维技术,把每个组织点的10个特征数据,降维到3个特征数据得到X nˑ3;图3为图1织物的组织点可视化的显示图,3个降维的特征数据分别为特征1㊁特征2㊁特征3,每个点代表一个组织点;亮的点纬组织点,暗的点为经组织点㊂通过文章的识别方法和K-means以及FCM对数据X nˑ3进行识别,如图3(a) (c)分别表示的是本文方法㊁K-means和FCM输出的图1织物分类结果图㊂通过文章的识别方法和K-means以及FCM对不同织物图片进行识别,如图4是3种算法的实验图,图4中从左到右分别是原图㊁分割图及EM_GMM㊁K-means㊁FCM3种方法输出的组织图㊂图4中3种不同算法对8个织物样本输出的组织图结果表明,3种不同的算法都能输出组织图,对输出的结果图进行对比可知,本文算法的效果要比其余两种算法的效果要好㊂图3㊀聚类结果可视化图Fig.3㊀Visualization of clustering results㊃66㊃现代纺织技术第32卷图4㊀3种算法的实验图Fig.4㊀Experimental results of three algorithms㊀㊀文章利用调整兰德指数(ARI)㊁同质性(Homogeneity)㊁完整性(Completeness)㊁准确率(Accuracy)4种不同的无监督学习的评估指标来对8个样本的实验进行评估结果见表1㊂由表2可知,3种算法的准确率平均值分别是为98.66%㊁94.65%㊁93.10%,准确率标准差分别是0.025㊁0.065㊁0.062,由准确率平均值和标准差可知,文章所用的识别方法㊁K-means和FCM聚类的方法的准确率90%以上,但K均值聚类的方法容易陷入局部最优,对于识别不同织物的组织点识别率波动较大,而文章的识别方法准确率较为稳定,有更高的适应性和准确性㊂而其余3种评估参数取值越接近于1表示聚类的结果越好,即基于EM算法的高斯混合模型整体上要优于K-means聚类和FCM聚类㊂㊃76㊃第2期刘㊀威等:基于EM算法的高斯混合模型的织物组织点自动识别表1㊀3种聚类算法的评估指标Tab.1㊀Evaluation indicators for three clustering algorithms试样编号组织本文方法调整兰德指数同质性完整性准确率K-means调整兰德指数同质性完整性准确率FCM调整兰德指数同质性完整性准确率1平纹 1.000 1.000 1.000 1.0000.9940.9850.9850.9980.9690.9370.9370.992 2斜纹0.9160.8270.8380.9800.5890.5990.5160.8870.5490.5730.4880.873 3斜纹 1.000 1.000 1.000 1.0000.990.9970.9750.9980.730.6840.6570.928 4缎纹 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 5平纹0.7500.6500.6510.9330.4580.3650.3650.8390.4580.3650.3650.839 6平纹 1.000 1.000 1.000 1.0000.9210.8780.8790.9800.8450.7940.7980.960 7平纹 1.000 1.000 1.000 1.0000.9340.8950.8950.9830.9340.8950.8950.983 8斜纹0.9160.8270.8380.9800.5890.5990.5160.8870.5490.5730.4880.8735㊀结㊀论文章采用一种基于EM算法的高斯混合模型的方法自动识别机织物组织点,并输出相应的织物组织图;通过EM算法的高斯混合模型的方法与两种常见的聚类方法的实验结果进行对比,得出以下结论:a)相对于神经网络,聚类识别方法不需要训练的数据集样本,并且对数据集样本的数量要求不高㊂b)文章在组织点分割的过程中,利用改进的灰度投影法能克服在组织点分割经纬纱线并非是互相垂直的状态情况,能够分割出较为理想的组织点分割图,但是较为依赖图像矫正㊂c)在机织物组织自动识别过程根据实验表明高斯混合模型软聚类在边界点的识别比硬聚类K 均值聚类的好,即高斯混合模型的识别率比其余两种算法的准确率要更高,且能识别不同机织物的组织结构,能稳定地输出识别的组织图参数,即适应性较好㊂d)本文方法对于具有较清晰纹理和较为简单的织物组织结构识别较为准确,但对于较为复杂的织物组织识别结果不是很理想,对于不同类型和复杂的机织物还需后续研究㊂参考文献:[1]刘光宇,黄懿,曹禹,等.基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取研究[J].科技风,2021(12):61-64.LIU Guangyu,HUANG Yi,CAO Yu,et al.Research on extractionof image texture feature based on gray co-occurence matrix[J].Technology Wind,2021(12):61-64 [2]陈仕创.机织物组织结构自动识别技术研究[D].杭州:浙江大学,2019.CHEN Shichuang.Research on Automatic Recognition Technology of Woven Fabric[D].Hangzhou:Zhejiang University,2019.[3]张江丰,樊臻,张森林.基于核模糊聚类的机织物组织自动识别[J].纺织学报,2013,34(12):131-137. ZHANG Jiangfeng,FAN Zhen,ZHANG Senlin. Automaticidentification of fabric weave patterns based on kernel fuzzy clustering[J].Journal of Textile Research, 2013,34(12):131-137.[4]段桂芹,邹臣嵩,刘锋.基于优化初始聚类中心的K中心点算法[J].计算机与现代化,2019(4):1-5. DUAN Guiqin,ZOU Chensong,LIU Feng.An improved K-medoids algorithm based on optimal initial cluster center [J].Computer and Modernization,2019(4):1-5 [5]郑雨婷,王成群,陈亮亮,等.基于卷积神经网络的织物图像识别方法研究进展[J].现代纺织技术,2022,30 (5):1-11.ZHENG Yuting,WANG Chengqun,CHEN Liangliang,et al.Research progress of fabric image processing methods based on convolutional neural network[J].Advanced Textile Technology,2022,30(5):1-11.[6]刘成霞.图像处理在机织物组织结构识别中的应用[J].现代纺织技术,2013,21(4):60-64.LIU Chengxia.Application of image processing in recognition of woven fabric structure[J].Advanced Textile Technology, 2013,21(4):60-64[7]QU Y Y,LI P.Hough transfom OCR image slant correction method[J].Joumal of Lage and Graphics2001,6(2): 178-181.[8]孙德刚.PCA算法的人脸识别技术研究[J].电子世界, 2021(6):33-34.SUN Degang.Research on facial recognition technology using PCA algorithm[J].Electronics World,2021(6): 33-34.[9]吴成茂.鲁棒模糊聚类图像分割理论进展[J].西安邮电㊃86㊃现代纺织技术第32卷大学学报,2020,25(6):1-25.WU Chengmao.Development of robust fuzzy clustering image segmentation theory[J].Journal of Xi 'an Universityof Posts and Telecommunications,2020,25(6):1-25.[10]SUN H,WANG S.Measuring the component overlappingin the Gaussian mixture model [J ].Data Mining andKnowledge Discovery,2011,23(3):479-502.[11]梁盛楠.基于EM 算法的高斯混合模型参数估计[J].黔南民族师范学院学报,2020,40(4):5-8.LIANG Shengnan.Parameter estimation of Gaussianmixture model based on EM algorithm [J].Journal of QiannanNormal University for Nationalities,2020,40(4):5-8.Automatic identification of woven fabric weave points based on Gaussian MixtureModel-EM (GMM-EM )algorithmLIU Wei ,YU Ling ,WANG Changwei ,DENG Wentao ,DENG Zhongmin(a.School of Textile Science and Engineering;b.State Key Laboratory of New Textile Materials and Advanced ProcessingTechnologies,Wuhan Textile University,Wuhan 430200,China)Abstract :The structural parameters of woven fabrics mainly include warp and weft densities and fabric weave.Theidentification and analysis of these structural parameters is an important prerequisite for textile enterprises toconduct sample design large-scale production and quality control.At present the traditional texture analysis of textile manufacturing mainly relies on external tools and artificial vision which has strong subjective factors and lowefficiency.With the continuous development of digital image processing technology the traditional textile industryis gradually transitioning towards intelligence and automation.Research on detecting woven fabric weave parameters is more inclined towards automatic recognition.As for automatic recognition cameras and machine vision are usedto replace artificial vision for parameter detection of woven fabric images which has good objectivity and improves the recognition efficiency and woven fabric tissue information is quickly obtained.Therefore automatedidentification of woven fabric parameters has become a research hotspot.There has been a lot of research onautomatic recognition of woven fabric weaves nowadays but there are still shortcomings in the segmentation andrecognition of weave points.The segmentation of weave points only has high accuracy for the segmentation of ideal fabric images while the recognition of weave points fluctuates greatly for different fabrics and different fabricimages indicating that the adaptability is not ideal.In order to improve the accuracy and stability of recognition the effect of Gaussian Mixture Model-EM GMM-EMalgorithm on woven fabricweave recognition was studied.First different fabric images were preprocessed and skewcorrectly to improve the subsequent segmentation of the weave points.Then the grayscale projection method was used to locate the fabric weave points and the grayscale co-occurrence moments of the tissue points were extracted as texture features.The texture feature data were dimensionally reduced by using principal component analysis.Finally two kinds of common unsupervised learning were compared with the EM algorithm for Gaussian Mixture Models EM-GMM and four evaluation indicators of unsupervised learning were used for evaluation.On this basis for fabric images with warp and weft yarns not perpendicular to each other the improvedgrayscale projection method in this paperwas used to achieve fabric weave point positioning.The identification algorithm used in this paper was based on the Gaussian Mixture Model-EM GMM-EM algorithm to identify theweave chart.The results of the four evaluation criteria indicate that the recognition algorithm proposed in this paper has highrecognition accuracy andgood adaptability achieving automatic recognition of organizational points and outputtingorganizational pared with that of the other two clustering algorithms the recognition performance of this algorithm has been effectively improved.Keywords :organization point segmentation automatic identification K -means clustering FCM Gaussian mixturemodels㊃96㊃第2期刘㊀威等:基于EM 算法的高斯混合模型的织物组织点自动识别。

高斯混合模型聚类方法在油气勘探中的应用油气勘探是石油与天然气开发的关键环节，也是油气勘探企业的核心业务，其成功与否对于油气勘探企业的系统技术水平和技术投入有着重要的影响。

油气勘探要求钻井获得的大量地质资料和测井资料进行综合分析，以判断油气藏的工艺指标，预测开采量等，这就要求油气勘探企业能进行大量的数据处理，以获得有效的油气勘探结果。

近年来，随着计算机技术和大数据技术的发展，机器学习技术也正在被广泛应用于油气勘探领域。

其中，高斯混合模型聚类方法是数据挖掘技术中发展最快的算法之一，广泛应用于油气勘探中。

它可以建立多维数据空间中的模型，以发现和建立数据中的结构特征，对油气勘探的地质特征和勘探结果具有重要的指导意义。

高斯混合模型聚类方法的基本思路是，首先建立多变量的概率分布函数，然后将数据的各列属性值拟合到多变量的概率分布函数中。

具体而言，高斯混合模型聚类方法是基于概率模型的一种聚类方法，它建立了一系列概率分布函数，可以把任意数量的变量组成各种极端复杂的混合概率分布，从而进行更精准的多变量数据分析。

在油气勘探的实际应用中，高斯混合模型聚类方法可以用来分析大量的测井数据，提取岩性信息，建立层位结构信息等，从而有助于油气勘探企业做出更准确的判断，更好地发现油气藏信息。

此外，使用高斯混合模型聚类方法还可以帮助油气勘探企业从更大范围内收集和提取有用信息，减少调查错误和漏洞，提高数据分析的准确性。

然而，尽管高斯混合模型聚类方法可以有效地分析油气类数据，但其使用还存在一定的困难和局限性。

首先，由于油气类数据存在大量噪声和冗余，因此，在使用高斯混合模型聚类方法之前，需要进行严格的数据处理和清洗，以确保所获得的参数足够准确和有效；其次，现有的聚类算法对模型参数的假设和计算复杂度也有一定的要求，因此，某些情况下，高斯混合模型聚类方法可能无法达到理想的结果。

总的来说，高斯混合模型聚类方法是一种有效的机器学习算法，具有较强的多变量数据处理能力，可以有效地应用于油气勘探中。

广义高斯混合模型在图像识别中的应用研究一、引言随着计算机视觉和模式识别领域的发展，图像识别已经成为世界各地研究者的热点领域。

在众多的图像识别算法中，混合模型一直是一个备受关注的研究方向，尤其是广义高斯混合模型（GGMM）。

GGMM以其灵活、高效的模型表示方式，成为了模式识别领域中应用最为广泛的混合模型之一。

本文主要研究广义高斯混合模型在图像识别中的应用。

二、广义高斯混合模型概述广义高斯混合模型是一类无监督学习方法。

在该模型中，每个混合成分对应于一个高斯分布。

与传统的高斯混合模型不同的是，广义高斯混合模型允许各个分量拥有不同的协方差矩阵，同时也可以拥有重复的协方差矩阵。

因此，它可以更加准确地模拟图像数据的分布。

广义高斯混合模型有以下几个重要的参数：1. 权重系数：用于表示每个高斯分布的比重，其取值范围为[0,1]，且权重系数之和应为1。

2. 均值：每个高斯分布的平均值向量。

3. 协方差矩阵：每个高斯分布的协方差矩阵。

如果各个分量间的协方差矩阵均相同，则对应为传统高斯分布模型。

如果各个分量的协方差矩阵不同，则对应为广义高斯混合模型。

广义高斯混合模型的主要优点是可以对图像数据进行灵活的建模，从而提高了图像的识别准确度。

三、广义高斯混合模型在图像识别中的应用因为广义高斯混合模型天然适用于高维数据的建模，因此在图像识别领域中，广义高斯混合模型得到了广泛的应用。

1. 图像分割图像分割是一项重要的图像处理任务，其目标是将图像中不同的成分分离出来。

在广义高斯混合模型中，我们可以使用多个高斯分布对图像数据进行建模，来分离出各个不同的成分。

重叠区域可以通过加权平均值的方法来进行推理。

2. 目标检测目标检测是一项非常关键的计算机视觉任务，其目标是从图像中检测出特定的物体。

在广义高斯混合模型中，我们可以建立多个高斯分布模型，每个高斯分布模型代表一个物体类别，在图像中进行识别和检测。

由于其可灵活调整的性质，广义高斯混合模型可以有效地应对各种场景中的物体检测任务。

一种基于颜色聚类和种子填充的目标识别算法
潘海鹏;胡丽花;刘瑜
【期刊名称】《机电工程》
【年(卷),期】2011(028)007
【摘要】针对类人足球机器人目标识别易受光照强度变化影响的问题,改进了常规的扫描线种子填充算法,提出了一种基于颜色聚类分割和种子填充的目标识别算法.该算法采用HSI颜色模型,依据亮度和饱和度信息对图像粗分割,基于阈值将彩色区域和灰色区域分离,同时将灰色区域二值化;基于色调直方图聚类分析对彩色区域的像素进行了归类,通过改进扫描线种子填充算法实现了色块的最简扩充和特征提取,使颜色分割和特征提取同步进行,解决了目标物体的快速、精确识别.实验结果表明,该算法抗干扰能力强,分割精度高,能满足实时性要求,具有一定的实用价值.
【总页数】5页(P769-773)
【作者】潘海鹏;胡丽花;刘瑜
【作者单位】浙江理工大学自动化研究所,浙江,杭州,310018;浙江理工大学自动化研究所,浙江,杭州,310018;浙江理工大学自动化研究所,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.一种基于种子填充的图像二值化方法 [J], 伍静;李宁;陈世福
2.基于种子填充的指针式仪表自动识别算法 [J], 朱玉欣;孙立辉;
3.一种基于链队列的种子填充法 [J], 陈元琰;陈洪波
4.一种基于位存储的种子填充算法 [J], 胡云
5.基于高斯混合的颜色聚类钨矿色选识别算法研究 [J], 孟航;张国英;;
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高斯混合聚类算法使用高斯混合聚类算法是一种常用的聚类算法，它能够有效地将数据集划分为多个有相似特征的子集。

本文将介绍高斯混合聚类算法的原理、应用场景以及算法优化等相关内容。

一、算法原理高斯混合聚类算法基于高斯分布模型，将数据集中的每个样本看作是由多个高斯分布组成的混合分布。

算法的目标是通过最大似然估计的方法，找到最优的高斯分布参数和混合系数，从而实现对数据集的聚类。

具体而言，高斯混合聚类算法首先假设数据集中的每个样本都是由K个高斯分布组成的混合分布生成的。

然后通过迭代的方式，不断调整高斯分布的均值、协方差矩阵和混合系数，使得模型的似然函数最大化。

最终，每个样本将被分配到概率最大的高斯分布对应的簇中。

二、算法应用场景高斯混合聚类算法在很多领域都有广泛的应用。

其中，最常见的应用场景包括图像分割、模式识别和数据挖掘等。

在图像分割领域，高斯混合聚类算法可以将图像中的像素点划分为具有相似颜色特征的簇。

通过这种方式，可以实现对图像的分割和提取。

在模式识别领域，高斯混合聚类算法可以用于对数据集进行聚类，从而实现对模式的识别和分类。

在数据挖掘领域，高斯混合聚类算法可以用于对大规模数据集的聚类，从而发现其中的隐藏模式和规律。

三、算法优化尽管高斯混合聚类算法在很多场景下表现良好，但仍然存在一些问题。

其中，最主要的问题是算法的收敛速度较慢，容易陷入局部最优解。

为了解决这个问题，研究者们提出了一些优化方法。

其中，最常用的方法是采用EM算法（Expectation-Maximization algorithm）。

EM算法通过交替进行E步和M步来更新参数，从而加快算法的收敛速度。

还有一些其他的优化方法，如使用启发式初始化策略、选择合适的K值以及采用快速聚类算法等。

这些方法都可以提高高斯混合聚类算法的性能和效果。

四、总结高斯混合聚类算法是一种常用且有效的聚类算法。

它通过将数据集划分为多个高斯分布组成的混合分布，实现对数据集的聚类。