基于C－SVM的大米品种识别研究

• 作者: 何金成 林毅鑫 梁诗华
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 品种 特征提取 K-means linear RBF
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 农业工程? 农业机械
• 页码范围: 201-203
• 页数: 3页
• 分类号: S24
• 字数: 2421字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于支持向量机（C－SVM）区分大米品种的方法。首先对大米图像进行阈值分割、平滑处理等预处理，并根据大米的粒型特点，提取米粒的面积、周长等6个形态特征。利用Orange Canvas数据挖掘软件先对linear和RBF核函数进行核参数选择，并在Opencv 3．0环境下，编程实现K－means、linear和RBF的3种大米品种识别方法，对10组混合大米图像进行品种测试。试验结果表明，支持向量机线性核函数对大米品种识别具有较高的预测稳定性，识别分类准确率约为99％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何金成	福建农林大学机电工程学院现代农业装备研究所	54	215	7.0	13.0
2	梁诗华	福建农林大学机电工程学院现代农业装备研究所	5	7	2.0	2.0
3	林毅鑫	福建农林大学机电工程学院现代农业装备研究所	3	1	1.0	1.0