《表2 缺陷分类实验结果：基于加权马氏距离多核学习的外观缺陷分类》

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《基于加权马氏距离多核学习的外观缺陷分类》

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对训练集中的样本图像进行预处理[13]，主要包括中值滤波、直方图均衡化以及边缘检测和区域生长；提取训练样本图像的LBP、HSV和SIFT特征；选取对应核函数，采用模糊松弛约束求解，得到组合核函数；运用测试集样本进行分类实验，得到分类结果如表2所示。