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题名多类支持向量机在玉米品种识别中的应用
被引量：9
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作者
韩仲志
杨锦忠
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机构
青岛农业大学数字农业研究中心
青岛农业大学理学与信息学院
青岛农业大学农学与植物保护院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2010年第11期159-163,共5页
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基金
山东省科技攻关计划项目(2009GG10009057
2009GG10009005)
+2 种基金
青岛科技发展计划基金项目(07-2-1-37-nsh
08-2-1-15-nsh
09-1-1-86-nsh)
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文摘
为了验证采用机器视觉以及图像处理方法对玉米品种进行自动识别的可行性,研究了一种基于玉米外观特征和多变量支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别方法。采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒群体图像提取每个籽粒的形态特征8个、颜色特征12个、纹理特征13个,共33个特征参数,并分别定义11个玉米品种的二进制编码作为网络的输出,建立特征参数与玉米品种之间的SVM识别模型。试验结果表明,该方法对11个品种550个籽粒的品种检出率为100%。在同样的情况下比较了基于BP神经网络(ANN)的识别性能,较ANN94.3%的识别率,采用SVM的识别效果有了较大的提高,得到了较好的识别效果。
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关键词
玉米
品种识别
外观特征
支持向量机(SVM)
人工神经网络(ANN)
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Keywords
maize
cultivars classifications
exterior appearance characters
support vectors machine （SVM）
artificial neuron network（ANN）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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