【摘 要】
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本文提出了一个车辆引擎钢印的自动验证方法.每年车辆年审都需要比较车辆引擎钢印的拓印图像和车辆第一次注册时的引擎钢印的拓印图像.通过铅笔拓印的方法采集这些图像,然后扫描作为二值图像文件保存.由于采样技术通过手工完成,引擎表面的形状和粗糙表面条件的限制,采样图像存在大量的虚假不真实的干扰信息.采用基于粗糙集的方法可以刻画采样图像中由于干扰引入的不确定性,但是困难在于,获得粗糙集的所有约简和最小约简是N
【机 构】
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西安交通大学计算机科学与技术系,陕西省西安市 710049 29 Bayowski Road We
【出 处】
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陕西省纺织工程学会2012年学术年会
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本文提出了一个车辆引擎钢印的自动验证方法.每年车辆年审都需要比较车辆引擎钢印的拓印图像和车辆第一次注册时的引擎钢印的拓印图像.通过铅笔拓印的方法采集这些图像,然后扫描作为二值图像文件保存.由于采样技术通过手工完成,引擎表面的形状和粗糙表面条件的限制,采样图像存在大量的虚假不真实的干扰信息.采用基于粗糙集的方法可以刻画采样图像中由于干扰引入的不确定性,但是困难在于,获得粗糙集的所有约简和最小约简是NP问题,因此通常使用各种启发式算法获得最小约简.通过使用相关的先验知识,采用高斯分布描述不确定性来获得最小约简,结合导出逻辑,对采样图像进行决策.常规的模式识别算法仅仅具有分类的功能,很难区分细节.这个方法能够区分相似的图像,还能避免基于相关系数验证二值图像的一些失效.通过试验说明算法的准确率可以达到93.3％.
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