结合纹理分析和SVM的苹果梗蒂和缺陷识别方法

• 作者: 徐从富 蒋益女
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果识别 纹理分析 支持向量机 特征选择
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 235-237
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.01.073

摘要

苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果检测中的难点,两者的误分类会造成苹果等级的误判.提出了一种基于SVM的苹果梗蒂和缺陷识别方法,用Ostu算法进行区域分割,实现初始目标分割,再把目标区域的纹理特征作为支持向量机的输入向量,对其进行训练识别.用富士苹果进行实验,得到的平均识别正确率为90.7%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋益女	浙江大学计算机学院	1	8	1.0	1.0
2	徐从富		1	8	1.0	1.0