TY -的A2 -您好,冈萨洛盟——黄平君Nhat-Duc盟,黄齐Thanh-Canh AU - Tran Van-Duc PY - 2021 DA - 2021/09/06 TI -计算机应用补丁和应用补丁的壶穴分类使用机器学习方法优化Forensic-Based调查Metaheuristic SP - 3511375六世- 2021 AB -阶段的周期性的沥青路面调查期间,修补和应用补丁的凹坑需要准确地检测到。本研究提出并验证计算机应用方法自动修补的区别和应用补丁的凹坑。使用二维图像、修补和应用补丁的凹坑可能有类似的形状。因此,本研究依赖于图像纹理描述符来描述这两个感兴趣的对象。统计测量的纹理描述符的颜色通道灰度同现矩阵,和当地的三元模式用于从图像中提取纹理信息的样本沥青路面公路。构造一个分类模型的基础上,提取texture-based数据集,本研究提出并验证集成支持向量机的分类(SVC)和(美国联邦调查局)metaheuristic Forensic-Based调查。SVC是用来概括分类边界分割输入数据分为两类标签的修补和应用补丁的凹坑。SVC的性能优化,FBI算法利用SVC hyperparameters微调。建立混合FBI-SVC框架,图像数据集组成的600个样本被收集。支持的实验Wilcoxon符号秩检验表明,该计算机视觉是高度适用于感兴趣的任务分类准确率= 94.833%。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3511375 DO - 10.1155/2021/3511375 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -