Multi-view recognition of fruit packing boxes based on features clustering angle

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In order to realize the intelligent mechanization of the last process of the fruit industry chains,the identification of fruit packing boxes is researched.A multi-view database is established to de-scribe the omnidirectional attitudes of the fruit packing boxes.In order to reduce the data redundan-cy caused by multi-view acquisition,a new binary multi-view kernel principal component analysis network(BMKPCANet)is built,and a multi-view recognition method of fruit packing boxes is pro-posed based on the BMKPCANet and support vector machine(SVM).The experimental results show that the recognition accuracy of proposed BMKPCANet is 12.82%higher than PCANet and 3.51%higher than KPCANet on average.The time consumption of proposed BMKPCANet is 7.74%lower than PCANet and 29.01%lower than KPCANet on average.This work has laid a theoretical foundation for multi-view recognition of 3D objects and has a good practical application value.
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