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主要分析了动物纤维含量检测工作中存在的一些问题,并对经过加工处理之后的绵羊毛和山羊绒的鉴别存在的问题进行了探讨。目前,市面上出现的各种新型物种动物纤维的鉴别均存在较多的问题。 相似文献
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针对同种藻类形态各异、藻类相似性高、采集图像中存在气泡和杂质等带来的检测与识别准确率低的问题,提出了基于多方法融合的淡水水域常见藻类检测与识别算法。首先利用颜色信息识别藻类图像的背景颜色,为不同颜色背景的图像选择最佳的预处理与分割方法;其次使用基于形状参数、尺度不变特征变换-快速近似最近邻查找(SIFT-FLANN)、方向梯度直方图-支持向量机(HOG-SVM)的多方法融合的藻类检测与识别算法,以提高识别的准确率和鲁棒性。对25种常见的藻类进行实验与对比,其中常见的10种藻类的平均检测成功率为96.07%,对鱼腥藻、针杆藻的识别准确率较高,分别达到了100.00%与99.50%,验证了该算法对常见藻类的检测与识别具有一定的鲁棒性。 相似文献
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