一种基于相关性度量学习的煤岩识别方法

摘要

本发明公开了一种基于相关性度量学习的煤岩识别方法，该方法从训练样本集有监督地学习到一种新的相关性度量函数来度量煤、岩图像样本的相关度，使得同类样本的相关性度量值越来越大，异类样本间的相关性度量值越来越小，从而提高了未知样本的分类率。本方法由图像预处理、训练过程和识别过程三大模块组成。预处理模块，对采集到的煤、岩图像进行简单的预处理，得到训练样本集。训练模块，用训练样本集学习到一个煤岩分类效果最优相关性度量函数。识别模块，利用最优相关性度量函数进行度量分类。该方法用了煤、岩在不同照度、不同视点下的图像作为训练样本，受照度和成像视点变化影响小，识别率高，稳定性好。