基于支持向量机分类的图像识别研究
기우지지향량궤분류적도상식별연구
Image Recognition Research Based on Support Vector Machine Classification
  • 万方数据
    安徽农业科学 안휘농업과학
    JOURNAL OF ANHUI AGRICULTURAL SCIENCES
    2010年 26期 14756-14757 ,共2页

    谈蓉蓉

    담용용

    颜色特征%形状特征%RTS不变性%SVM%图像识别 顏色特徵%形狀特徵%RTS不變性%SVM%圖像識彆
    안색특정%형상특정%RTS불변성%SVM%도상식별
    提出了利用支持向量机(SVM)分类的方法对采集图像进行识别.采用计算机图像处理技术针对棉花苗期杂草图像进行分割,提取棉花与杂草的形状特征参数;选取最有效的特征数据组合输入SVM进行分类学习训练,实现杂草的有效识别.结果表明,使用该方法获得的图像识别效率较高,在同等条件下,速度优于人工神经网络.
    제출료이용지지향량궤(SVM)분류적방법대채집도상진행식별.채용계산궤도상처리기술침대면화묘기잡초도상진행분할,제취면화여잡초적형상특정삼수;선취최유효적특정수거조합수입SVM진행분류학습훈련,실현잡초적유효식별.결과표명,사용해방법획득적도상식별효솔교고,재동등조건하,속도우우인공신경망락.
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