论文部分内容阅读
为解决人工鉴别真伪卷烟效率低、主观性强等问题,基于计算机视觉和机器学习建立了一种真伪卷烟包装鉴别模型。利用计算机视觉对卷烟包装进行图像处理和特征向量提取,分别以相似性度量模型、机器学习模型对特征向量进行分类并判定卷烟真伪。相似性度量模型采用曼哈顿距离模型进行分类,并对高斯双边滤波函数进行了参数优化;机器学习模型则以图像分块为基础,确定最优分块数量和面积。以"中华(软)""玉溪(软)""钻石(荷花)"3个卷烟品牌共603个真伪样品为对象,分别采用两种模型进行判定,结果表明:相似性度量模型在"玉溪(软)