| 基于支持向量机分类的图像识别研究 | |
| 谈蓉蓉 | |
| 2010-09-10 | |
| 发表期刊 | 安徽农业科学 |
| ISSN | 0517-6611 |
| 卷号 | 38期号:26页码:14756-14757 |
| 摘要 | 提出了利用支持向量机(SVM)分类的方法对采集图像进行识别。采用计算机图像处理技术针对棉花苗期杂草图像进行分割,提取棉花与杂草的形状特征参数;选取最有效的特征数据组合输入SVM进行分类学习训练,实现杂草的有效识别。结果表明,使用该方法获得的图像识别效率较高,在同等条件下,速度优于人工神经网络。 |
| 关键词 | 颜色特征 形状特征 RTS不变性 SVM 图像识别 |
| DOI | 10.13989/j.cnki.0517-6611.2010.26.193 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/91253 |
| 专题 | 国家开放大学江苏分部 |
| 作者单位 | 无锡广播电视大学 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 谈蓉蓉. 基于支持向量机分类的图像识别研究[J]. 安徽农业科学,2010,38(26):14756-14757. |
| APA | 谈蓉蓉.(2010).基于支持向量机分类的图像识别研究.安徽农业科学,38(26),14756-14757. |
| MLA | 谈蓉蓉."基于支持向量机分类的图像识别研究".安徽农业科学 38.26(2010):14756-14757. |
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