【摘 要】
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对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽理工大学数学与大数据学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471004);安徽理工大学研究生创新基金项目(2017CX2045)
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对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形
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