El protocolo descrito en este artículo utilizó la técnica de histograma de gradiente direccional para extraer las características de una muestra de imagen concreta bajo varias celdas de vibración. Emplea una máquina de vectores de soporte para el aprendizaje automático, lo que da como resultado un método de reconocimiento de imágenes con requisitos mínimos de muestras entrenadas y bajas demandas de rendimiento de la computadora. Este enfoque reduce significativamente el número de muestras necesarias y reduce los requisitos de rendimiento del equipo.
Con un equivalente a un portátil con unidades centrales de procesamiento de 2,3 gigahercios, el proceso de reconocimiento completa la diferenciación del espacio de tren de la máquina vectorial compatible en solo 50 segundos. Se utiliza la segmentación de imágenes por debajo del tamaño de 128 proyectos y 128 proyectos. El número de vectores direccionales para el ángulo estadístico inverso se establece en 12.
En el proceso de imagen de resolución 224, se logra la mejor ocurrencia de reconocimiento para el resultado de aprendizaje automático.
