基于NMF与SVM的粘连种子分类研究

• 作者: 万路瑶 叶安胜
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 支持向量机 种子粘连 种子分类
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 153-156
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191464

摘要

为促进农业向精准农业、智慧农业方向发展,针对种业中衡量种子质量的重要指标千粒重,为提高其精确度,提出基于非负矩阵分解与支持向量机的粘连种子分类算法,在利用机器视觉与图像识别等技术进行种子颗粒计数时,解决种子因严重粘连(经图像预处理、形态学操作等仍粘连)使系统出现误判,导致计数结果误差较大的问题.实验以玉米种子为研究对象,研究3种常见粘连类型.采用基于NMF的方法实现种子粘连图像有效特征的提取,再运用SVM构建多分类器,解决种子粘连类型的三分类问题,最后通过实验验证,该方法的分类准确率为98％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶安胜	成都大学信息科学与工程学院	28	142	8.0	11.0
2	万路瑶	成都大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0