【摘 要】
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针对茶叶病害由于致病机理不同导致病斑纹理不同的特点,通过灰度共生矩阵来构造茶叶病害的纹理特征和将支持向量机应用到茶叶病害的识别方法;由于支持向量机是一个二分器,提出了投票最大策略建立SVM多分类识别算法。首先对茶叶病害的图像进行预处理以改善图像质量,然后利用灰度共生矩阵构造和提取了5种纹理特征,最后建立支持向量机多分类识别器并对茶叶病害进行识别。实验结果表明:利用灰度共生矩阵构造的纹理特征对茶叶病
【机 构】
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铜仁学院大数据学院,铜仁市为拓网络技术有限公司
【基金项目】
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贵州省教育厅自然科学研究项目《基于电子舌技术的石阡苔茶品质检测研究》(黔教合KY字〔2019〕181),贵州省大学生创新创业训练计划项目《基于BP神经网络的茶叶病害识别研究》(20195201739),铜仁市科技计划项目《计算机视觉在梵净山区茶叶品种鉴别中的应用研究》(铜市科研〔2019〕96号)。
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针对茶叶病害由于致病机理不同导致病斑纹理不同的特点,通过灰度共生矩阵来构造茶叶病害的纹理特征和将支持向量机应用到茶叶病害的识别方法;由于支持向量机是一个二分器,提出了投票最大策略建立SVM多分类识别算法。首先对茶叶病害的图像进行预处理以改善图像质量,然后利用灰度共生矩阵构造和提取了5种纹理特征,最后建立支持向量机多分类识别器并对茶叶病害进行识别。实验结果表明:利用灰度共生矩阵构造的纹理特征对茶叶病害的识别效果好;不同核函数的识别性能不同,径向基核函数比较适合茶叶病害的识别,识别率高达86.67%;不
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