本文關鍵詞：基于最小錯誤率的貝葉斯決策在手寫英文字母分類識別中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《2015年中國智能自動化學術會議論文集（第一分冊）》2015年

Tea Leaves Classification Based on Texture Analysis

Zhe Tang  Fang Qi  Yi Zhou  Fangfang Pan  Jianyong Zhou  

【摘要】：An SVM with texture analysis-based feature extraction classification method is presented for identification of fresh tea leaves in this paper. This method is proved to be very efficient and effective in the identification of fresh tea leaves through real experiments. First, the texture characteristic parameters of tea leave images are obtained by texture feature extraction. After that, different categories of fresh tea leaves are identified through SVM training. These texture parameters for texture classification include energy, correlation, and contrast obtained from graylevel co-occurrence matrix(GLCM). Experimental results show that the use of SVM for classification of tea leaves can achieve very good results, and the successful classification rate can be as high as 83 %.

【作者單位】：
【基金】：supported by the Natural Science Foundation of China(31470028,61103035) Funds of Science and Technology Plan in Hunan province(2014GK3029) Funds of Science and Technology Plan in Changsha city(K1306035-11) the Project of Hunan Strategic Emerging Industries(2014GK1020)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

37.1 IntroductionNowadays,fresh tea leaves can be categorized roughly by a conventional machineof fresh-leaf grader,but the classification accuracy is not good enough for teaprocess.For instance,one bud with one tea leaf may be mixed with two leaves onew

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