【摘 要】
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该文提出了高光谱成像技术结合机器学习快速无损鉴别黑色签字笔墨水种类的新方法。采集36支不同品牌型号的黑色签字笔笔迹的高光谱图像,对每支签字笔笔迹的高光谱图像选取18个感兴趣区域,共提取648个平均光谱作为样本集。对450~950 nm的原始光谱进行Savitzky-Golay平滑、Z-Score标准化和两种组合方法光谱预处理,使用线性判别分析(LDA)和随机子空间-线性判别分析(RSM-LDA)分别构建黑色签字笔墨水种类鉴别模型。实验结果表明:不同预处理方法对RSM-LDA模型的鉴别准确率影响较小,而对于
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0822506-3,2019YFF0303405)。
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该文提出了高光谱成像技术结合机器学习快速无损鉴别黑色签字笔墨水种类的新方法。采集36支不同品牌型号的黑色签字笔笔迹的高光谱图像,对每支签字笔笔迹的高光谱图像选取18个感兴趣区域,共提取648个平均光谱作为样本集。对450~950 nm的原始光谱进行Savitzky-Golay平滑、Z-Score标准化和两种组合方法光谱预处理,使用线性判别分析(LDA)和随机子空间-线性判别分析(RSM-LDA)分别构建黑色签字笔墨水种类鉴别模型。实验结果表明:不同预处理方法对RSM-LDA模型的鉴别准确率影响较小,而对于
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