基于约束谱聚类的印刷套准状态识别

摘要

目的针对实际生产中获取印刷标志图像标签成本较高的问题,研究基于约束谱聚类的印刷套准状态识别方法。方法基于少量有标签的样本,建立样本之间的must-link约束和cannot-link约束,并进行约束扩展。计算印刷标志图像样本点欧式空间相似度矩阵,并根据扩展后约束关系修正,构建样本点的特征向量空间。采用K-means方法对样本点特征向量空间进行2类聚类,即印刷套准图像和印刷套不准图像。结果文中方法在实验数据集上的最高印刷套准识别准确率为98.11%。文中方法(约束对数为30)的识别准确率优于无监督的谱聚类方法、朴素贝叶斯方法和决策树方法,文中方法与SVM方法的识别准确率接近。文中方法获取印刷标志图像标签的成本低于SVM方法,且模型建立和识别的时间也少于SVM方法。结论文中方法以较少的获取印刷标志图像标签成本达到了较高的印刷套准识别准确率。