Name: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines (Video) | JoVE
Uploaded: 2024-01-05T13:50:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines at JoVE.com

Agradecemos ao Wuhan Urban Construction Group 2023 Annual Scientific Research Project (NO.7) pelo financiamento deste trabalho.

1. Aquisição de imagens de amostras concretas
<ol><li>Transporte de concreto até o local de trabalho, onde será despejado pelo caminhão bomba.</li>
	<li>Para capturar imagens, ligue o equipamento de disparo movendo o interruptor da tecla de energia para a direita e girando-o para a posição ON . Ajuste o botão do modo da câmera para o modo automático verde, garantindo que a lente da câmera esteja paralela à superfície de concreto, e pressione a tecla do obturador</s...

Directional Gradient Histogram and SVM for Identifying Concrete Vibration States

<ol>
	<li>Jiang, L., Tian, Z., Wang, K., Sun, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimating+the+segregation+of+concrete+under+vibration+based+on+electrical+method.">Estimating the segregation of concrete under vibration based on electrical method.</a> Concrete. 1, 41-44 (2023).</li><li>Ren, B., Ye, Z., Wang, D., Wu, B., Tan, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+segregation+degree+of+hardening+concrete+using+improved+Mask+R-CNN.">Evaluation of segregation degree of hardening concrete using improved Mask R-CNN.</a> Journal of Hydroelectric Engineering. 41 (5), 93-102 (2022).</li><li>Hu, J., Qin, M., Wang, H., Liu, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Study+on+the+influence+of+vibration+frequency+on+the+performance+of+concrete.">Study on the influence of vibration frequency on the performance of concrete.</a> Highway. 65 (12), 111-114 (2020).</li><li>Bian, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experimental+study+on+characterization+of+evaluation+indexes+for+vibration+compaction+of+fresh+concrete.">Experimental study on characterization of evaluation indexes for vibration compaction of fresh concrete.</a> Journal of Hydroelectric Engineering. 39 (2), 67-80 (2020).</li><li>Liu, Z., Zhou, M., Bai, J., Mou, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+vibration+time+on+the+strength+and+homogeneity+of+rubber+concrete.">Influence of vibration time on the strength and homogeneity of rubber concrete.</a> Industrial Construction. 42, 509-512 (2012).</li><li>Cheng, Y., Gou, Z., Wang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Testing+Investigation+on+Effects+of+Mixing,+Vibrating+and+Curing+on+Strength+of+High-Performance+Concrete.">Testing Investigation on Effects of Mixing, Vibrating and Curing on Strength of High-Performance Concrete.</a> Journal of Northeastern University (Natural Science). 31 (12), 1790-1793 (2010).</li><li>Zhao, Y., Chen, S., Liu, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+mechanism+of+high-frequency+vibration+on+concrete+antifreeze+and+application+in+construction+of+tunnels+in+cold+regions.">Influence mechanism of high-frequency vibration on concrete antifreeze and application in construction of tunnels in cold regions.</a> Industrial Construction. 44 (5), 101-105 (2014).</li><li>Quan, L., Tian, B., Li, S., He, Z., He, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolution+characteristics+of+flexural+fatigue+performance+of+dense+concrete+consolidated+with+high+frequency+vibration+applied+in+airport+pavement.">Evolution characteristics of flexural fatigue performance of dense concrete consolidated with high frequency vibration applied in airport pavement.</a> Journal of Traffic and Transportation Engineering. 20 (2), 34-45 (2020).</li><li>Cai, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+coarse+aggregate+settlement+induced+by+vibration+on+long-term+chloride+transport+in+concrete:+a+numerical+study.">Influence of coarse aggregate settlement induced by vibration on long-term chloride transport in concrete: a numerical study.</a> Materials and Structures. 55 (9), 1-18 (2022).</li><li>Cai, Y., Liu, Q. F., Yu, L., Meng, Z., Avija, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+experimental+and+numerical+investigation+of+coarse+aggregate+settlement+in+fresh+concrete+under+vibration.">An experimental and numerical investigation of coarse aggregate settlement in fresh concrete under vibration.</a> Cement and Concrete Composites. 122 (7), 104153 (2021).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+application+of+concrete+vibrating+robot+system+for+high+arch+dam.">Development and application of concrete vibrating robot system for high arch dam.</a> Journal of Hydraulic Engineering. 53 (6), 631-654 (2022).</li><li>Chen, C., Li, X., Qiu, Z., Yao, W., Zhu, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Research+Progress+of+Construction+Robots.">Research Progress of Construction Robots.</a> Journal of Architecture and Civil Engineering. 39 (4), 58-70 (2022).</li><li>Shen, H., Zhang, W., Liu, J., Qiu, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+Prospect+of+Construction+Robots+for+High+Rise+Buildings.">Development and Prospect of Construction Robots for High Rise Buildings.</a> Construction Technology. 46 (8), 105-108 (2017).</li><li>Dalal, N., Triggs, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Histograms+of+Oriented+Gradients+for+Human+Detection.">Histograms of Oriented Gradients for Human Detection.</a> IEEE Computer Society Conference on Computer Vision &amp; Pattern Recognition. , (2005).</li><li>Zhou, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gradient-based+Feature+Extraction+From+Raw+Bayer+Pattern+Images.">Gradient-based Feature Extraction From Raw Bayer Pattern Images.</a> IEEE Transactions on Image Processing. (99), 1 (2021).</li><li>He, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Railway+Fastener+Defects+Detection+under+Various+Illumination+Conditions+using+Fuzzy+C-Means+Part+Model.">Railway Fastener Defects Detection under Various Illumination Conditions using Fuzzy C-Means Part Model.</a> Transportation Research Record. 2675 (4), 271-280 (2021).</li><li>Xu, X., Quan, C., Ren, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Facial+expression+recognition+based+on+Gabor+Wavelet+transform+and+Histogram+of+Oriented+Gradients.">Facial expression recognition based on Gabor Wavelet transform and Histogram of Oriented Gradients.</a> IEEE International Conference on Mechatronics &amp; Automation. , (2015).</li><li>Cortes, C., Vapnik, V. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Support+Vector+Networks.">Support Vector Networks.</a> Machine Learning. 20 (3), 273-297 (1995).</li><li>Burges, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Tutorial+on+Support+Vector+Machines+for+Pattern+Recognition.">A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition.</a> Data Mining and Knowledge Discovery. 2 (2), 121-167 (1998).</li><li>Yang, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+Pleurotus+Ostreatus+From+Different+Producing+Areas+Based+on+Mid-Infrared+Spectroscopy+and+Machine+Learning.">Identification of Pleurotus Ostreatus From Different Producing Areas Based on Mid-Infrared Spectroscopy and Machine Learning.</a> Spectroscopy and Spectral Analysis. 43 (2), 577-582 (2023).</li><li>Chaabane, S. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Face+recognition+based+on+statistical+features+and+SVM+classifier).">Face recognition based on statistical features and SVM classifier).</a> Multimedia Tools and Applications. 81 (6), 8767-8784 (2022).</li><li>Saleh, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experiments+with+SVM+to+classify+opinions+in+different+domains.">Experiments with SVM to classify opinions in different domains.</a> Expert Systems with Applications. 38 (12), 14799-14804 (2011).</li><li>Zhang, Y., Liu, Y., Wang, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reliability+Prediction+of+Coal+Mine+Water+Disasters+Emergency+Rescue+System+Based+on+Improved+SVM.">Reliability Prediction of Coal Mine Water Disasters Emergency Rescue System Based on Improved SVM.</a> Journal of Zhengzhou University (Engineering Science). 36 (3), 115-119 (2015).</li><li>Cao, Y., Song, D., Hu, X., Sun, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fault+Diagnosis+of+Railway+Point+Machine+Based+on+Improved+Time-Domain+Multiscale+Dispersion+Entropy+and+Support+Vector+Machine.">Fault Diagnosis of Railway Point Machine Based on Improved Time-Domain Multiscale Dispersion Entropy and Support Vector Machine.</a> Acta Electronica Sinica. 51 (1), 117-127 (2023).</li><li>Li, Q., Yuze, C., Yu, B., Ning, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Two-stage+support+vector+machine+method+for+failure+mode+classification+of+reinforced+concrete+columns.">Two-stage support vector machine method for failure mode classification of reinforced concrete columns.</a> Engineering Mechanics. 39 (2), 148-158 (2022).</li><li>Yang, Y., Zhang, W., Yu, H., Chai, W., Liu, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+on+the+relationships+between+ultrasonic+parameters+and+the+stress+state+in+loaded+concrete+based+on+improved+support+vector+machines).">Analysis on the relationships between ultrasonic parameters and the stress state in loaded concrete based on improved support vector machines).</a> Journal of Vibration and Shock. 42 (2), 175-224 (2023).</li><li>Yan, K., Shi, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prediction+of+elastic+modulus+of+normal+and+high+strength+concrete+by+support+vector+machine.">Prediction of elastic modulus of normal and high strength concrete by support vector machine.</a> Construction &amp; Building Materials. 24 (8), 1479-1485 (2010).</li><li>Hussein, I. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fully-automatic+identification+of+gynaecological+abnormality+using+a+new+adaptive+frequency+filter+and+histogram+of+oriented+gradients+(HOG).">Fully-automatic identification of gynaecological abnormality using a new adaptive frequency filter and histogram of oriented gradients (HOG).</a> Expert Systems. 39 (3), 12789 (2022).</li><li>Chandrakala, M., Devi, P. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Two-stage+classifier+for+face+recognition+using+HOG+features.">Two-stage classifier for face recognition using HOG features.</a> Materials Today: Proceedings. 47, 5771-5775 (2021).</li><li>Long, C., Yichi, Z., Zhangkai, L., Dandan, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Low-Light+Image+Enhancement+Based+on+RAW+Domain+Image.">Low-Light Image Enhancement Based on RAW Domain Image.</a> Journal of Computer-Aided Design &amp; Computer Graphics. 35 (2), 303-311 (2023).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+application+of+concrete+vibrating+robot+system+for+high+arch+dam.">Development and application of concrete vibrating robot system for high arch dam.</a> Journal of Hydraulic Engineering. 53 (6), 631-654 (2022).</li></ol>

Este trabalho utiliza a máquina de vetor de suporte (SVM) para aprender as características de imagem de várias amostras de estado vibratório de concreto. Com base nos resultados do aprendizado de máquina, um método concreto de reconhecimento do estado de vibração baseado no reconhecimento de imagens é proposto. Para aumentar a precisão do reconhecimento, é crucial controlar os parâmetros das três etapas principais: segmentação da imagem, binarização da imagem e extração do autovalor do gradiente direci...

O concreto é um material de construção fundamental amplamente utilizado na indústria da construção. Durante o bombeamento, o concreto frequentemente desenvolve vazios que requerem compactação por vibração. Vibrações inadequadas podem resultar em uma superfície de concreto em favo de mel, enquanto vibrações excessivas podem levar à segregação do concreto 1,2. A qualidade da operação vibratória impacta significativamente na resistência 3,4,5,6 e durabilidade das estruturas de concreto formado 7,8. Cai et al.9,10 realizaram um estudo que combinou pesquisa experimental com análise numérica para investigar a influência do mecanismo de vibração no recalque de agregados e na durabilidade do concreto. Os resultados revelaram que o tempo de vibração e as partículas de agregado exercem um impacto substancial no assentamento de agregados, enquanto a densidade de agregados e a viscosidade plástica do material à base de cimento têm efeitos mínimos. A vibração provoca a deposição de agregados no fundo dos corpos de prova de concreto. Além disso, à medida que o tempo de vibração aumenta, a concentração do íon cloreto diminui no fundo dos corpos de prova de concreto enquanto aumenta significativamente no topo 9,10.
Atualmente, a avaliação do estado vibratório do concreto baseia-se predominantemente no julgamento manual. À medida que a indústria da construção continua a progredir por meio de reformas inteligentes, as operações com robôs emergiram como a direção futura11,12. Consequentemente, um desafio crucial em operações de vibração inteligente é como permitir que os robôs identifiquem o estado de vibração do concreto.
O histograma do gradiente orientado é uma técnica que utiliza o gradiente de intensidade de pixels ou a distribuição das direções das bordas como descritor para caracterizar a representação e a forma dos objetos em imagens 13,14. Esta abordagem opera nas células da grade local da imagem, proporcionando estabilidade robusta na caracterização de mudanças de imagem sob diversas condições geométricas e ópticas.
Zhou et al.15 propuseram um método para extrair diretamente características do gradiente direcional de imagens no modo Bayer. Essa abordagem omite várias etapas no cálculo do gradiente direcional combinando a coluna do filtro de cores com o operador de gradiente, reduzindo significativamente os requisitos computacionais para o reconhecimento de imagem de gradiente direcional. He et al.16 utilizaram o histograma de gradiente direcional como característica subjacente e empregaram o algoritmo de agrupamento médio para classificar os fixadores de trilho e determinar se os fixadores estão defeituosos. Os resultados de reconhecimento indicaram que o histograma da característica de gradiente orientado exibiu alta sensibilidade a defeitos de fixação, atendendo às necessidades de manutenção e reparo ferroviário. Em outro estudo, Xu et al.17 pré-processaram características de imagens faciais usando filtragem de wavelets de Gabor e reduziram a dimensão de vetores de feição por meio de codificação binária e do algoritmo HOG. A precisão média de reconhecimento do método é de 92,5%.
A máquina de vetores de suporte (SVM)18 é usada para mapear o vetor em um espaço de alta dimensão e estabelece um hiperplano de separação com uma direção adequada para maximizar a distância entre dois hiperplanos paralelos. Isso permite a classificação dos vetores de suporte19. Estudiosos têm aprimorado e otimizado essa tecnologia de classificação, levando à sua aplicação em vários campos, como reconhecimento deimagens20,21, classificação detextos22, predição deconfiabilidade23 e diagnóstico defalhas24.
Li et al.25 desenvolveram um modelo SVM de dois estágios para reconhecimento de padrões de falha sísmica, com foco em três modos de falha sísmica. Os resultados da análise indicam que o método SVM proposto em dois estágios pode atingir mais de 90% de precisão para os três modos de falha. Yang et al.26 integraram um algoritmo de otimização com o SVM para simular a relação entre os cinco parâmetros ultrassônicos e a tensão do concreto carregado. O desempenho de um SVM não otimizado é insatisfatório, particularmente no estágio de baixo estresse. No entanto, atravessar o modelo otimizado pelo algoritmo produz melhores resultados, embora com longos tempos de computação. Em comparação, o SVM otimizado para otimização de enxame de partículas reduz significativamente o tempo de cálculo, ao mesmo tempo em que fornece resultados ideais de simulação. Yan et al.27 empregaram a tecnologia SVM e introduziram uma função de perda insensível à precisão para predizer o módulo de elasticidade do concreto de alta resistência, comparando sua precisão de predição com o modelo de regressão tradicional e o modelo de redes neurais. Os resultados da pesquisa demonstram que a tecnologia SVM produz um erro de predição menor para o módulo de elasticidade em comparação com outros métodos.
Este trabalho coleta amostras de imagens de concreto sob vários estados de vibração e descreve os diferentes estados do concreto usando a técnica de histograma de gradiente direcional. O gradiente direcional é empregado como vetor de feição para o treinamento do SVM, e o estudo se concentra na viabilidade do uso da tecnologia de histograma de gradiente direcional - SVM para identificar o estado vibratório do concreto. Adicionalmente, o artigo analisa o mecanismo de influência entre três parâmetros-chave - limiar de binarização, tamanho estatístico do gradiente direcional do bloco e número do intervalo estatístico do gradiente direcional - no processo de extração de características do histograma do gradiente direcional e a precisão do reconhecimento do SVM.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>camera</td>
			<td>SONY</td>
			<td>A6000</td>
			<td>The sensor size is 23.5x15.6mm, the maximum acquisition resolution is 1440 * 1080, and the effective pixel is 24.3 million.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>concrete</td>
			<td>Wuhan Construction Changxin Technology Development Co., Ltd.</td>
			<td>C30 pumping concrete</td>
			<td>According to the standard of &#39; concrete strength test and evaluation standard &#39; ( GB / T 50107-2010 ), the standard value of cubic compressive strength is 30 MPa pumping concrete.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td>Matlab R2017a</td>
			<td>MATLAB&#39;s programming interface provides development tools for improving code quality maintainability and maximizing performance. 
			It provides tools for building applications using custom graphical interfaces. 
			It provides tools for combining MATLAB-based algorithms with external applications and languages</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Processor&#160;</td>
			<td>Intel</td>
			<td>12th Gen Intel(R) Core (TM) i7-12700H @ 2.30GHz</td>
			<td>64-bit Win11 processor&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

image recognition and parameter analysis of concrete vibration state based on support vector machine

Neste trabalho, a tecnologia de histograma de gradiente direcional é empregada para extrair as características de amostras de imagens concretas capturadas sob diferentes estados de vibração. A máquina de vetor de suporte (SVM) é utilizada para aprender a relação entre as características da imagem e o estado de vibração. Os resultados do aprendizado de máquina são posteriormente usados para avaliar a viabilidade do estado de vibração do concreto. Simultaneamente, analisa-se o mecanismo de influência dos parâmetros de cálculo do histograma de gradiente direcional sobre a acurácia do reconhecimento. Os resultados demonstram a viabilidade do uso da tecnologia de histograma de gradiente direcional-SVM para identificar o estado vibratório do concreto. A precisão do reconhecimento inicialmente aumenta e depois diminui à medida que o tamanho do bloco do gradiente direcional ou o número de intervalos estatísticos aumenta. A acurácia do reconhecimento também diminui linearmente com o aumento do limiar de binarização. Usando imagens de amostra com uma resolução de 1024 pixels x 1024 pixels e otimizando os parâmetros de extração de recursos, uma precisão de reconhecimento de 100% pode ser alcançada.

Image Recognition and Parameter Analysis of Concrete Vibration State Based on Support Vector Machine

Este protocolo tem como objetivo analisar como os parâmetros de cálculo de três vetores da característica gradiente direcional afetam a acurácia da MVS na identificação do estado vibratório do concreto. Os parâmetros de cálculo primários do vetor de feição de gradiente direcional incluem o tamanho do bloco estatístico de gradiente direcional, o número de intervalos de ângulo estatístico de gradiente direcional e o limiar de cinza binário. Esta seção usa três parâmetros de cálculo principais como va...

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Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines (Video) | JoVE

O protocolo descrito neste trabalho utiliza a técnica de histograma de gradiente direcional para extrair as características de amostras de imagens de concreto sob vários estados de vibração. Ele emprega uma máquina de vetor de suporte para aprendizado de máquina, resultando em um método de reconhecimento de imagem com requisitos mínimos de amostra de treinamento e baixas demandas de desempenho do computador.

Reconhecimento de Imagem e Análise de Parametrização do Estado de Vibração do Concreto Baseado em Máquina de Vetor de Suporte

In this paper, the directional gradient histogram technology is employed to extract the features of concrete image samples captured under different ...

O protocolo descrito neste trabalho utilizou a técnica de histograma de gradiente direcional para extrair as características de uma amostra de imagem concreta sob várias células vibratórias. Ele emprega uma máquina de vetor de suporte para aprendizado de máquina, resultando em método de reconhecimento de imagem com requisitos mínimos de amostra treinada e baixas demandas de desempenho do computador. Essa abordagem reduz significativamente o número de amostras necessárias e reduz os requisitos de desempenho do computador.Com um laptop equivalente a unidades de processamento central de 2,3 giga-hertz, o processo de reconhecimento completa a diferenciação do espaço de trem da máquina vetorial suportada em apenas 50 segundos. A segmentação de imagens abaixo do tamanho de 128 projetos e 128 projetos é utilizada. O número de vetores direcionais para ângulo estatístico inverso é definido como 12.No processo de imagem de resolução 224, a melhor ocorrência de reconhecimento para o resultado de aprendizado de máquina é alcançada.