Mineral grains recognition using computer vision and machine learning

Author:

Maitre Julien,Bouchard Kévin,Bédard L. Paul

Funder

Fonds de Recherche du Québec - Nature et Technologies (FRQ-NT)

Publisher

Elsevier BV

Subject

Computers in Earth Sciences,Information Systems

Reference34 articles.

1. SLIC Superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods;Achanta;IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.,2012

2. Computer Graphics and Geometric Modeling: Implementation and Algorithms;Agoston,2005

3. The application of heavy indicator mineralogy in mineral exploration with emphasis on base metal indicators in glaciated metamorphic and plutonic terrains;Averill;Geolog. Soc., London, Spec. Publ.,2001

4. Cluster analysis methods for recognition of mineral rocks in the mining industry;Baklanova,2014

5. Random forests;Breiman;Mach. Learn.,2001

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