【摘 要】
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在浪涌测试中,由于每次识别对象不同,直接采用特征匹配每次测试前需要根据受试设备重新训练样本。先根据图像中高亮度点、白光所占比例,决策用于图像分割的颜色模型（L＊a＊b＊、HSL
【机 构】
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广东省自动化研究所,华南理工大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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广东省前沿与关键技术创新专项(509164744030)
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在浪涌测试中,由于每次识别对象不同,直接采用特征匹配每次测试前需要根据受试设备重新训练样本。先根据图像中高亮度点、白光所占比例,决策用于图像分割的颜色模型（L＊a＊b＊、HSL、HSV）,实现自适应分割;其次,提出自学习k-NN算法,以像素数n、偏心率e、密实度比r、欧拉数E为样本S特征向量X,构建数据集T0,以欧氏距离D实现样本分类;若样本置信度为k,加入预备数据集Tz′中,当Tz′满足条件,则扩充数据集Tz形成数据集Tz＋1。结果证明：算法在9组各类样本（共21 600帧图像）识别中,准确度可达98.
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