基于Siamese网络的矿物拉曼光谱识别

吴承炜; 史如晋; 曾万聃

doi:doi:10.3788/LOP57.093301

激光与光电子学进展, 2020, 57 (9): 093301, 网络出版: 2020-05-06

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Mineral Raman Spectral Recognition Based on Siamese Network

吴承炜史如晋曾万聃 ^*

作者单位

上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院, 上海 201418

图 & 表

图 1. 部分矿物的拉曼光谱

Fig. 1. Raman spectroscopy of some minerals

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图 2. 拉曼光谱预处理

Fig. 2. Preprocessing of Raman spectroscopy

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图 3. 主成分的帕累托图

Fig. 3. Pareto chart of the components

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图 4. Siamese网络

Fig. 4. Siamese network

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图 5. 相似矩阵。(a) Hungarian算法选择前;(b) Hungarian算法选择后

Fig. 5. Similarity matrix. (a) Before Hungarian algorithm selection; (b) after Hungarian algorithm selection

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表 1光谱分类结果

Table1. Results of spectroscopy classification

Model	Accuracy /%	MAP5 /%
SVM	59.75	-
KNN	57.56	79.36
Logistic regresion	49.34	-
Random forest	55.62	-
Decision tree	51.37	-
Siamese	62.27	87.10

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表 2不同处理方式的结果对比

Table2. Results comparison for different processing methods

Smoothing	Normalization	Hungarian	MAP5 /%
			80.22
√			82.69
	√		81.46
		√	85.21
√	√		84.30
√	√	√	87.10

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吴承炜, 史如晋, 曾万聃. 基于Siamese网络的矿物拉曼光谱识别[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(9): 093301. Chengwei Wu, Rujin Shi, Wandan Zeng. Mineral Raman Spectral Recognition Based on Siamese Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(9): 093301.

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图 1. 部分矿物的拉曼光谱

Fig. 1. Raman spectroscopy of some minerals

图 2. 拉曼光谱预处理

Fig. 2. Preprocessing of Raman spectroscopy

图 3. 主成分的帕累托图

Fig. 3. Pareto chart of the components

图 4. Siamese网络

Fig. 4. Siamese network

图 5. 相似矩阵。(a) Hungarian算法选择前;(b) Hungarian算法选择后

Fig. 5. Similarity matrix. (a) Before Hungarian algorithm selection; (b) after Hungarian algorithm selection

表 1光谱分类结果

Table1. Results of spectroscopy classification

表 2不同处理方式的结果对比

Table2. Results comparison for different processing methods

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图 1. 部分矿物的拉曼光谱

Fig. 1. Raman spectroscopy of some minerals

图 2. 拉曼光谱预处理

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图 4. Siamese网络

Fig. 4. Siamese network

图 5. 相似矩阵。(a) Hungarian算法选择前;(b) Hungarian算法选择后

Fig. 5. Similarity matrix. (a) Before Hungarian algorithm selection; (b) after Hungarian algorithm selection

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