本文關(guān)鍵詞：基于圖像分類的谷物識(shí)別系統(tǒng)

  更多相關(guān)文章： 谷物識(shí)別 稠密性顏色SIFT 特征袋模型 稀疏編碼 支持向量機(jī)

【摘要】：隨著社會(huì)的進(jìn)步,人民生活水平的日益提高,人們?cè)絹碓阶⒅厣钇焚|(zhì)的提升。然而當(dāng)前的豆?jié){機(jī)還仍是人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)投放谷物和水,對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的新手來說,谷物和水的比例不好把握。舒適,方便,有個(gè)性的生活條件是人們永恒的追求。人們希望豆?jié){機(jī)能回答需要多少比例的水能釀造出最美味的豆?jié){。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展,尤其是計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展,使基于視覺的智能硬件成為可能。基于圖像處理的谷物識(shí)別系統(tǒng)能智能的識(shí)別放入豆?jié){機(jī)里的是什么谷物。根據(jù)食譜中的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),在知道谷物種類的情況下,給出水和谷物的最佳比例。依據(jù)谷物的形狀和顏色信息,本文提出了一種基于圖像分割的谷物定位方法,并在此基礎(chǔ)上提出了基于圖像分類的谷物識(shí)別方法。系統(tǒng)主要分為：谷物檢測(cè)模塊和谷物識(shí)別模塊,本文的主要工作如下：1.研究基于圖像分割的谷物的檢測(cè)方法。2.研究局部性特征的提取方法,并著重介紹了稠密性顏色SIFT特征的提取。3.研究特征袋(Bag of features, BOF)算法,并將其和稀疏編碼,金字塔匹配方法結(jié)合起來一起對(duì)圖像特征進(jìn)行抽象組織。4.研究了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器,并著重研究了支持向量機(jī)在谷物識(shí)別中的應(yīng)用。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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