一种基于椭圆度量学习的压板状态检测算法

摘要

本发明提供一种基于椭圆度量学习的压板状态检测算法，包括以下步骤：步骤1：采集压板的图像数据，并对数据进行处理；步骤2：通过HSV颜色直方图和LBP直方图对压板的状态进变换，用滑窗法提取压板的MWM细节特征，并通过归一化标准化处理，得到组合特征向量；步骤3：使用二次判别分析，用高斯概率模型拟合压板不同状态与正常状态样本特征之间的差值分布，并计算得到椭圆型度量矩阵Ω(W)；步骤4：利用特征子空间椭圆型度量dE(x,y)计算测试集和训练集之间的距离，取每个测试样本距离前5个样本的平均距离作为最后的判断依据；本发明避免了由于样本图像拍摄视角变化和压板弯曲、倾斜、缺损等而容易造成分类识别率下降。