Abstrakt. Automatisk visuell inspektion har blivit en viktig tillämpning av mönsterigenkänning, eftersom den stöder människan i detta krävande och ofta farliga arbete. Ofta saknas dock onormala eller defekta prover som förbjuder övervakad inlärning av defektmodeller. Av denna anledning har tekniker som kallas en klass klassificering och nya eller ovanliga händelser upptäckt uppstått under de senaste åren. Detta dokument presenterar en ny strategi för att använda dolda Markov modeller för fel lokalisering i vajrar. Det visas, att Viterbi poäng kan användas som indikator för ovanliga undersekvenser. Detta förhindrar en partition av signalen i tillräckligt små signalfönster till priset av det tidsmässiga sammanhanget. Våra resultat överträffar den senaste tidens invarianta klassklassificering närmar sig och skildrar ett stort framsteg för en automatisk visuell inspektion av vajrar.
I REF använder samma författare dolda Markov-modeller för att lösa problemet med fellokalisering i vajrar.
HMM-Based Defect Localization in Wire Ropes --- A New Approach to Unusual Subsequence Recognition
{'venue': 'DAGM-Symposium', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}