基于PCA-SVM的红枣缺陷识别方法

以干制红枣的黑斑、破头以及分类难度较高的干条3种病害图像作为研究对象,分别采用颜色矩和灰度共生矩阵提取颜色、纹理特征中的14维特征向量,然后采用主成分分析法对特征向量进行优化,得到4个主因素特征向量作为支持向量机输入。采用交叉算法确定最优支持向量机惩罚参数c和核函数参数g对支持向量机多分类模型进行训练,利用训练后的模型对红枣进行多分类试验。结果证明,该方法能够对红枣黑斑、破头和干条3种缺陷果进行快速准确的识别,识别率分别为93.3%,100.0%和96.6%,总识别率可达97.2%,且分类效率高。     

基于颜色分割与GA-SVM的花生表皮破损识别

传统农作物色选方法以设定颜色阈值为主,具有分类准确率较低、泛化能力较差等缺点,本研究提出基于颜色分割的预处理与遗传算法优化支持向量机参数的花生表皮破损识别算法.根据花生表皮的破损情况将花生分为完好花生及表皮破损花生2类,在不同光照条件下构建了含有多个品种的花生图像数据集.对花生图像提取方向梯度直方图特征,利用支持向量机...     

基于玉米籽粒近红外光谱的品种与产地识别研究

为考察近红外光谱对玉米种子的品种识别与产地识别性能,采集了8个玉米品种波长范围为12 000~4 000 cm-1的近红外光谱数据,并基于此数据研究了基于PCA的光谱数据特征的提取方法,并探讨了神经网络(ANN)和支持向量机模型(SVM)在品种识别上的性能,进一步研究了玉米品种的产地识别技术,且比较了传统可见光图像的品种识别。研究发现:基于近红外的玉米品种识别,在6个主分量的情况下整体上性能达到90%以上;SVM算法较ANN算法稳定可靠,更适合于小样本情况下的光谱分析;基于光谱的品种识别与基于可见光图像的品种识别效果相当;另外发现同一品种在不同产地上其光谱特征差别较大,据此可以应用光谱进行产地鉴别,鉴别力达到95%以上。本研究所构建的方法对玉米品种识别和产地识别具有积极意义。     

基于机器视觉技术预测玉米质量等级的方法研究

国家标准规定玉米的质量定等指标为容重,为了实现利用机器视觉快速预测玉米等级,采用自行构建的基于机器视觉技术的玉米检测系统获取4种不同等级的玉米籽粒图像,通过均值滤波、最大类间方差法和形态学运算对玉米籽粒和背景进行处理、分割和特征参数的选取,并采用主成分分析法确定图像特征信息的最佳主成分因子数,建立以玉米容重为基础的8-21-4三层BP神经网络质量等级识别模型。结果表明:利用BP神经网络对基于完整籽粒图像和籽粒横切面图像的玉米等级的总体识别率均在90%以上,因此利用该模型对玉米等级的检测识别具有较高的可行性。     

基于机器视觉与支持向量机的核桃外部缺陷判别分析方法

使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像,设计一种自适应双阈值的Otsu法,快速、准确地分割出缺陷区域;基于分割区域的几何、纹理等20 个初始特征,转换为新的9 维特征向量集;以该特征集为输入,建立基于贝叶斯、BP神经网络与支持向量机的15 个识别模型,对比评价其适应性,以及裂缝、碎壳、黑斑3 类核桃外部缺陷的识别性能与时间。结果表明,基于径向基的支持向量机识别模型效果最好,对3 类缺陷的验证集平均识别率分别为93.06%、88.31%、89.27%,对缺陷的总识别率为90.21%,平均识别时间为10－4 s级。研究成果能够用于今后核桃缺陷的在线检测与分级,同时也为坚果等其他作物品质的在线检测识别提供一定参考。     

基于小波变换与KPCA的人脸特征提取与识别算法

本文介绍了一种结合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的人脸特征提取与识别算法。通过对ORL标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法具有较好的识别性能,且在特征提取速度上明显高于传统的KPCA方法。     

基于太赫兹时域光谱的芝麻油品种识别研究

为了实现对芝麻油品种的快速鉴别,本文基于太赫兹时域光谱(THz-TDS)提出一种芝麻油品种识别的方法。选取0~2.5 THz范围内的光谱进行分析,通过主成分分析法(PCA)对时域光谱数据进行降维,选择前4个主成分(累计贡献率大于99%)代表原始数据,然后利用支持向量机(SVM)方法对不同品种芝麻油进行分类识别,分类时使用3种不同的核函数建模,并采用网格搜索算法获得最优模型及其模型参数。使用径向基核函数(参数为惩罚函数C=0.01,核函数系数γ=0.1)的模型识别率最高,达到100%,说明太赫兹时域光谱技术结合PCA和SVM方法可以快速可靠的进行食用油的识别,为食品安全的识别提供一种新的技术手段。     

基于机器视觉的大枣表面缺陷检测

以中国灵武长枣为试验对象,采用Halconl2.0视觉处理软件,通过支持向量机的方法,在HSI颜色空间中提取H分量的均值、方差作为颜色特征值。通过试验选择高斯核函数,当核函数为0.2,正则常数为0.005时达到较好的分级效果,准确率达到94.6%,大大提高了大枣无损在线检测效率,降低了劳动强度和成本。     

基于机器视觉的烟青虫和棉铃虫雌雄蛹的分类识别

为有效分类识别烟草主要害虫烟青虫和棉铃虫的雌雄蛹,进而有效监测与防治,选取两种害虫的虫蛹作为待测样本,对害虫的图像进行分析,并结合图像处理和模式识别技术,提出一种基于机器视觉的烟草主要害虫雌雄蛹分类识别方法。利用SLR相机对两种害虫的雌雄蛹进行拍摄并提取腹部末节有效区域,获得分辨率350×350的原始图像,提取其RGB空间中R通道灰度图像作为纹理特征的输入图像,并将提取的基于灰度共生矩阵对比度、角二阶矩等纹理特征指标作为虫蛹雌雄性的判别依据,将待测试蛹特征数据输入训练好的支持向量机进行识别分类。结果表明:利用该方法实现了对烟青虫和棉铃虫雌雄蛹的较有效分类,识别率分别达到87.5%和82.5%。该方法可为害虫雌雄蛹的较准确识别提供技术支持。     

基于支持向量机的野生蘑菇近红外识别模型

提出一种应用近红外光谱技术对野生蘑菇识别的新方法。使用FieldSpec3便携式近红外光谱仪对包括野生蘑菇在内的13种蘑菇进行漫反射光谱采集,通过对光谱的分析,得出1 483,1 727,1 930,2 100,2 180,2 310nm为样品中多糖、蛋白质、脂肪的特征吸收峰,且野生蘑菇中3种成分的相关基团近红外特征吸收峰显著地高于其它蘑菇。将以上6处波长的吸光率作为输入变量,建立支持向量机识别模型,取RBF核,优化后惩罚因子C=2 048.0,核参数γ=0.031 25,该模型对未知样本正确识别率为95.3%。结果表明,利用近红外光谱少量波长处的特征吸收差异,建立支持向量机识别模型可以很好地对野生蘑菇进行鉴别。     

基于高光谱成像技术的大米溯源研究

利用高光谱成像技术提取大米的光谱信息进行大米产地溯源研究。采用X-Y距离样本集算法（SPXY）进行训练集和测试集的划分,将1 000颗大米样本中800个为训练集,剩下200个为测试集。并采用主成分分析（PCA）法提取相关性较强的主成分光谱信息,进行数据降维。基于主成分分析法提取前4个主成分,并在贡献率最高的第4主成分基础上,结合支持向量机算法（SVM）建立大米产地溯源预测模型。研究得出训练集准确率可达96%,测试集平均准确率为79%。通过训练集和测试集的实验结果表明,高光谱成像技术可以对大米产地进行溯源,为大米产地快速、无损检测提供了一定思路和参考。     

基于机器视觉的辣椒外部品质检测

为实现正常辣椒和缺陷辣椒(黑斑、虫蚀和花皮)的快速检测,通过图像采集,利用中值滤波去噪;提取样本图像24个颜色特征值,20个纹理特征值,利用Otsu算法阈值分割,提取2个形态特征值;选用连续投影法(Suc-cessive Projections Algorithm,SPA)优选14个特征值,结合最小二乘支持向量机(Le...     

基于嗅觉可视化技术的食用植物油分类识别

为实现山茶油与3种常见食用植物油(菜籽油、大豆油和玉米油)的区分,制备可视化传感器阵列,采用嗅觉可视化技术对4种不同种类的食用植物油进行分类识别。采用主成分分析(PCA)对4种油样的特征数据进行降维,然后将降维后的数据导入K近邻(KNN)、极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM) 3种分类模型中进行模型参数优化,对比了3种分类模型的分类结果。结果表明：建立的SVM分类模型性能最优,当输入主成分向量数为7、c=1.741 1、g=4.549 8时,SVM分类模型的测试集分类识别准确率为95.8%,五折交叉验证准确率为89.6%。制得的可视化传感器阵列可以实现4种食用植物油的分类识别,嗅觉可视化技术用于食用植物油检测是可行的。     

基于静态手势识别的视力检测系统设计

基于计算机视觉的手势识别是人机交互的热点,文章提出一种自助式视力检测系统设计方案。核心算法是采用基于HOG特征提取和SVM分类的静态手势识别技术,对视力检测中上下左右方向的手势进行判别。软件设计以Windows系统为平台,采用Python3.7语言,调用OpenCV开源库进行编程实现。经系统测试,本系统运行稳定,操作简单,可实现视力检测过程。     

基于卷积神经网络和支持向量机的水稻种子图像分类识别

针对外形相似的水稻种子间分类难、识别正确率低等问题,提出一种卷积神经网络与支持向量机相结合的方法(CNN_SVM)对8类水稻种子进行分类识别.首先对图像进行切割、旋转等预处理后建立水稻种子图像数据库,其次通过提取图像的方向梯度直方图(HOG)、LBP纹理、SIFT描述子和CNN特征,分别建立SVM、KNN和Softma...     

基于支持向量机的牛肉嫩度等级评价模型研究

目的 利用VIS/NIR反射光谱建立基于支持向量机的生鲜牛肉嫩度等级的评价模型。方法 以牛肉背最长肌为研究对象, 选取样本58个, 在牛肉新鲜切口处采集波长范围400~1700 nm的反射光谱信息, 使用肉类嫩度测量仪测量牛肉剪切力值, 应用支持向量机(SVM)模型评价牛肉嫩度等级。结果 应用SVM模型可以较好地实现对牛肉嫩度等级的评价。尤其是经主成分分析降维预处理, 结合径向基核函数SVM, 对牛肉训练集嫩度等级的回判率达到95%, 对样品校正集判别的准确率进一步提高至83.3%。结论 SVM模型对牛肉嫩度等级评价结果较好, 进行主成分分析后, 判别结果有所提高。     

玉米品种图像识别中的影响因素研究

为了研究玉米品种图像识别中的关键影响因素,搭建了一套基于PCA和ICA特征提取和支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别系统,采用扫描仪获得了11个品种每个品种50粒图像,基于图像的像素特征和统计特征,分别研究了主分量分析(PCA)和独立分量分析(ICA)的特征提取和特征优化方法,并进一步考察了支持向量机(SVM)模式分类过程中的关键参数优化问题.试验结果表明,对11个品种550个籽粒的品种最高检出率为97.17％,在同样的情况下ICA优化的特征较PCA优化的特征识别率能提高3％左右,适当选择统计特征比使用像素特征识别率提高约10％,另外SVM参数影响到识别效果,但整体影响不大.本方法与结论对玉米种子纯度和品种真实性检验具有积极意义.     

基于主成分分析和改进支持向量机的猪肉品质识别

目的:剔除近红外光谱存在大量冗余信息以及提高猪肉品质识别的精度,建立猪肉品质快速识别方法。方法:运用主成分分析对猪肉光谱数据进行降维处理,筛选出猪肉光谱特征波长;运用樽海鞘群算法进行支持向量机(SVM)模型的参数优化,提出一种基于樽海鞘算法改进支持向量机的猪肉品质识别模型。结果:与灰狼算法(GWO)优化SVM(GWO-SVM)、网格搜索算法改进SVM(Grid-SVM)、粒子群算法改进SVM(PSO-SVM)和SVM相比,基于SSA-SVM的猪肉品质识别模型的精度最高。结论:融合主成分分析和樽海鞘算法优化SVM模型的猪肉品质识别模型可以有效提高SVM模型的猪肉品质识别精度。     

基于DBN-MFSVM的玉米跨境供应链风险预警方法

针对当前玉米跨境供应链系统中存在大量的非结构化数据,具备多源异构特点。传统的风险预警方法存在过度依赖人工决策、预警准确率偏低等缺陷。为解决上述问题,提出基于深度置信网络和多类模糊支持向量机的玉米跨境供应链系统风险预警方法。首先基于嵌入编码与归一化原理,预处理玉米跨境供应链系统中的大量非结构化数据,转化为结构化数据,便于后续计算;然后基于深度置信网络,提取数据高纬度特征,自适应挖掘出玉米跨境供应链系统中风险指标变化趋势与关联性;最后将提取出的高维度特征输入到多类模糊支持向量机模型中进行训练,实现玉米跨境供应链风险分级预警。所提算法能够在运行时间相近的情况下,准确率达到94.88%,较最差算法提升52.17%,综合性能较其他算法优越,能够为玉米跨境供应链系统风险监管应用提供理论支撑。     

基于近红外光谱技术的六大茶类快速识别

为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIRS）,结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明：1）支持向量机（support vector machine,SVM）与随机森林（random forest,RF）分类器皆适于六大茶类快速识别模型的构建;2)SVM分类器更适于结合原始光谱（original spectrum,OS）建模,预处理易使基于该分类器建立的模型鉴别性能减弱;3）随机森林（RF）分类器更适用于预处理后光谱建模,所得模型较OS模型在识别正确率（recognition accuracy,RA）及受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）均得到明显提升;4）特征提取中线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）算法表现最好,所得模型的RA较OS模型明显提升,其中最佳模型OS-LDA-SVM的RA为100.00%,AUC为1.00,识别正确率高、泛化能力强、模型性能优异,...