文档名：火焰图像的张量平行因子分析识别法
摘要：火焰燃烧状态的正确识别与控制是维持稳定燃烧的前提条件,现存识别方法智能化化水平低、主观性强、燃烧状态识别困难,为了提高识别的准确性,提出了一种基于张量分解的火焰图像识别方法.该方法根据RGB颜色空间模型中火焰像素的分布特点,将图像序列升维构造成三维张量,并在此基础上使用平行因子分析法对火焰图像进行识别.分析结果表明:相对于传统单张火焰图像的区域识别和特征融合方法,对火焰图像构成张量直接进行分解,不仅能找到火焰图像序列之间的联系,而且能够更大程度上保留信息,提高图像识别精度,并与理论值进行比较,计算后平均误差在0.5%内,准确率达到99.5%以上,为连续火焰图像的识别提供了有效的方法.
作者：郭旭凯 李海广 龚志军Author：GUOXukai LIHaiguang GONGZhijun
作者单位：内蒙古科技大学能源与环境学院,内蒙古包头014000
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(15)
分类号：TK16
关键词：张量分解 图像识别 特征提取 平行因子分析
Keywords：tensordecomposition imagerecognition featureextraction parallelfactoranalysis
机标分类号：TP391.41TN95TP183
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：国家自然科学基金火焰图像的张量平行因子分析识别法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(15)郭旭凯 李海广 龚志军火焰燃烧状态的正确识别与控制是维持稳定燃烧的前提条件,现存识别方法智能化化水平低、主观性强、燃烧状态识别困难,为了提高识别的准确性,提出了一种基于张量分解的火焰图像识别方法.该方法根据RGB颜色空间模型中火焰像...参考文献和引证文献
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