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摘要:
为实现机器视觉准确判别葡萄干品种,提出了一种基于压缩感知理论( Compressed Sensing, CS)的葡萄干品种分类方法。以3种葡萄干为研究对象,并提取葡萄干图像的形态、颜色和纹理特征参数,得到葡萄干训练样本的数据词典矩阵。压缩感知理论分类算法首先利用由葡萄干图像特征参数组成的数据词典矩阵对每一个葡萄干测试样本进行稀疏性表示,得到稀疏向量。然后利用稀疏向量对葡萄干测试样本进行重构,并计算重构样本与测试样本之间的残差,最后通过比较残差的大小来确定测试样本的类别。将提出的方法与最小二乘法支持向量机( Least squares support vector machine,LSSvM)和BP( Back Propagation)网络的识别结果做了对比和分析。试验结果表明,基于压缩感知理论的分类方法对于3个葡萄干品种的综合分类准确率为99.17%,获得了最好的分类效果。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于压缩感知理论的葡萄干分类研究
来源期刊 太原科技大学学报 学科 工学
关键词 图像处理 特征提取 压缩感知 稀疏表示 葡萄干分类
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 计算机科学与信息工程
研究方向 页码范围 81-86
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3615字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2057.2015.02.001
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 余心杰 浙江大学宁波理工学院 18 140 6.0 11.0
2 刘广强 太原科技大学电子信息工程学院 2 0 0.0 0.0
3 舒振宇 浙江大学宁波理工学院 20 43 4.0 5.0
4 卢焕达 浙江大学宁波理工学院 13 144 6.0 12.0
传播情况
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引文网络
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2015(0)
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
特征提取
压缩感知
稀疏表示
葡萄干分类
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
太原科技大学学报
双月刊
1673-2057
14-1330/N
大16开
山西省太原市万柏林区窊流路66号
22-34
1980
chi
出版文献量(篇)
2179
总下载数(次)
6
总被引数(次)
8489
论文1v1指导