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J-GLOBAL ID：201702277215825639   整理番号：17A0457543

GHOGと低ランク回復に基づく新しい模様のある布地の欠陥検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A novel patterned fabric defect detection algorithm based on GHOG and low-rank recovery

著者 (5件)： Gao Guangshuai (School of Electric and Information Engineering, Zhongyuan Uniersity of Technology, Zhengzhou, Henan, 450007, China) ,  Zhang Duo (School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Li Chunlei (School of Electric and Information Engineering, Zhongyuan Uniersity of Technology, Zhengzhou, Henan, 450007, China) ,  Liu Zhoufeng (School of Electric and Information Engineering, Zhongyuan Uniersity of Technology, Zhengzhou, Henan, 450007, China) ,  Liu Qiuli (School of Electric and Information Engineering, Zhongyuan Uniersity of Technology, Zhengzhou, Henan, 450007, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 1118-1123  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パターン化布欠陥を正確に検出するために,Gabor H OG(GHOG)と低ランク回復に基づく新しいパターン化布検出アルゴリズムを提案した。,Gaborフィルタは,Gaborマップを生成するためにパターン織物画像を前処理し,H OG特徴は,16×16の大きさのGabor写像のブロックから抽出した。第二に,すべてのブロックの特徴ベクトルGHOGは特徴行列に積層し,各カラムは画像ブロックを示した。第三に,効率的な低ランク回復モデルは特徴行列の構築し,交互方向乗数法(ADMM)による低ランク行列(バックグラウンド情報)と疎行列(欠陥情報)に分解した。最後に,スパース行列によって生成される顕著性マップを改良された最適しきい値アルゴリズムによりセグメンテーションがなされ,欠陥領域を位置決めすることである。実験結果は,提案した方法は,模様のある布地の欠陥を効果的に検出できる,最先端レベル手法よりも性能的に優れていることを回収を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 前処理 ,  パターン形成 ,  写像 ,  *アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  画像 ,  スパース行列
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  特徴ベクトル ,  Gaborフィルタ ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 回復 ,  模様 ,  布地 ,  欠陥検出 ,  アルゴリズム