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摘要:
为了提高苹果分级的准确率和稳定性,在图像处理的基础上,基于Fourier描述子和HIS颜色模型分别提取了苹果的形状和颜色两类主要外观特征,并分别用神经网络进行单特征初步分级,将其结果作为证据,通过D-S证据理论进行决策级融合,根据分类阀值得到最终分级结果.实脸结果表明,该方法分级正确率达93.75%,与单指标特征分级相比,识别率高,稳定性好.
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内容分析
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文献信息
篇名 融合形状和颜色特征的苹果等级检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 D-S证据理论 特征提取 傅里叶描述子 HIS模型 决策级融合 苹果分级
年,卷(期) 2010,(35) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 202-204,234
页数 分类号 TP18
字数 3127字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.35.058
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 李先锋 江苏大学电气信息工程学院 5 139 5.0 5.0
4 花小朋 盐城工学院信息工程学院 22 122 7.0 10.0
7 孔令东 盐城工学院信息工程学院 17 94 4.0 9.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
D-S证据理论
特征提取
傅里叶描述子
HIS模型
决策级融合
苹果分级
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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390217
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