封面插图: 拉赫马尼等。[J.应用。克里斯特。(2023),56, 200–213]提出了一种在连续晶体学中区分好图像和坏图像的机器学习方法。为了降低计算成本,该方法使用计算机视觉中的定向FAST和旋转BRIEF特征提取方法检测图像特征,然后使用多层感知器(神经网络)对图像进行分类。