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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