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我们使用了主要部件分析(PCA ) 并且压缩了察觉到从木头板图象检测木头缺点。PCA 使减少数据冗余性和特征尺寸可能并且察觉到压缩，用作一个分类器，改进鉴定精确性。我们提取了 25 个特征，包括几何学和地区性的特征，灰阶的质地特征，和不变的时刻展示，从木头板图象然后综合他们用 PCA，并且选择了八个主要部件表示缺点。在熔化进程以后，我们使用了特征构造一本数据字典，并且由用最不方形的方法在 l <sub>1 </sub> 标准计算数据字典的最佳的解决方案认识到缺点的分类。我们测试了实