莆田学院学报
莆田學院學報
보전학원학보
JOURNAL OF PUTIAN UNIVERISTY
2009年
5期
39-42,46
,共5页
支持向量机%不变矩%边界矩%树种分类
支持嚮量機%不變矩%邊界矩%樹種分類
지지향량궤%불변구%변계구%수충분류
形状特征是物体识别的重要依据.同时,分类算法的选择也将对识别的性能造成很大影响.围绕上述两个问题,以栗属树种的果实图像为例,在准确分割出目标图像的基础上,分别应用不变矩和边界矩提取其形状特征值,并使用支持向量机算法对粟属树种果实图像进行分类.实验结果表明:基于支持向量机的栗属树种果实图像分类识别准确率可达到87.5%,识别的结果较为理想.
形狀特徵是物體識彆的重要依據.同時,分類算法的選擇也將對識彆的性能造成很大影響.圍繞上述兩箇問題,以慄屬樹種的果實圖像為例,在準確分割齣目標圖像的基礎上,分彆應用不變矩和邊界矩提取其形狀特徵值,併使用支持嚮量機算法對粟屬樹種果實圖像進行分類.實驗結果錶明:基于支持嚮量機的慄屬樹種果實圖像分類識彆準確率可達到87.5%,識彆的結果較為理想.
형상특정시물체식별적중요의거.동시,분류산법적선택야장대식별적성능조성흔대영향.위요상술량개문제,이률속수충적과실도상위례,재준학분할출목표도상적기출상,분별응용불변구화변계구제취기형상특정치,병사용지지향량궤산법대속속수충과실도상진행분류.실험결과표명:기우지지향량궤적률속수충과실도상분류식별준학솔가체도87.5%,식별적결과교위이상.
