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摘要:
从红富士苹果的3个面上样本中获得最佳样本,再运用主成分分析算法从最佳样本的1 6个特征中提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间是;采用支持向量机分类器对红富士苹果进行分类,识别率达到95.3%.经大量实验证明该方法是可行的.
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文献信息
篇名 基于图像处理的苹果形状特征的提取研究
来源期刊 信息化纵横 学科 工学
关键词 红富士苹果 特征提取 主成分分析 支持向量机
年,卷(期) 2009,(14) 所属期刊栏目 图形、图像及多媒体
研究方向 页码范围 54-57
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 2955字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-7720.2009.14.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱伟兴 江苏大学电气信息工程学院 130 1640 21.0 35.0
2 董国贵 江苏大学电气信息工程学院 4 9 2.0 3.0
3 侯大军 江苏大学电气信息工程学院 3 8 2.0 2.0
4 彭彦松 江苏大学电气信息工程学院 3 14 2.0 3.0
5 朱晓芳 江苏大学电气信息工程学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
红富士苹果
特征提取
主成分分析
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
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10909
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33
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