四川师范大学学报（自然科学版）
四川師範大學學報（自然科學版）
사천사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2011年
4期
593-596
,共4页
显微图像%白酒鉴别%结构特征%形状特征%BP神经网络
顯微圖像%白酒鑒彆%結構特徵%形狀特徵%BP神經網絡
현미도상%백주감별%결구특정%형상특정%BP신경망락
提出了一种有效描述白酒显微图像中微粒的形状和结构分布的组合特征提取方法,研究了基于显微图像的白酒识别方法.显微图像先经过全差分滤波增强,以及互熵阀值区域分割.然后提取显微图像的形状和结构特征,包括所有区域面积、周长和低阶矩的总和、均值及方差,最大5个区域的畸度和圆度,以及区域数目,共计26个特征值.最后基于BP神经网络建立白酒识别模型.通过实验,比较了传统形状特征与文中提出的形状及结构组合特征在白酒识别中的效果,结果表明使用文中提供的形状及结构组合特征获得更高的识别率,达到95％以上.
提齣瞭一種有效描述白酒顯微圖像中微粒的形狀和結構分佈的組閤特徵提取方法,研究瞭基于顯微圖像的白酒識彆方法.顯微圖像先經過全差分濾波增彊,以及互熵閥值區域分割.然後提取顯微圖像的形狀和結構特徵,包括所有區域麵積、週長和低階矩的總和、均值及方差,最大5箇區域的畸度和圓度,以及區域數目,共計26箇特徵值.最後基于BP神經網絡建立白酒識彆模型.通過實驗,比較瞭傳統形狀特徵與文中提齣的形狀及結構組閤特徵在白酒識彆中的效果,結果錶明使用文中提供的形狀及結構組閤特徵穫得更高的識彆率,達到95％以上.
제출료일충유효묘술백주현미도상중미립적형상화결구분포적조합특정제취방법,연구료기우현미도상적백주식별방법.현미도상선경과전차분려파증강,이급호적벌치구역분할.연후제취현미도상적형상화결구특정,포괄소유구역면적、주장화저계구적총화、균치급방차,최대5개구역적기도화원도,이급구역수목,공계26개특정치.최후기우BP신경망락건립백주식별모형.통과실험,비교료전통형상특정여문중제출적형상급결구조합특정재백주식별중적효과,결과표명사용문중제공적형상급결구조합특정획득경고적식별솔,체도95％이상.
