本文關(guān)鍵詞：基于K-Means和SVM耦合算法的茶葉圖像識別

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【摘要】：針對福建紅茶(正山小種)圖像中存在優(yōu)劣茶葉顆粒的顏色差異,結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)及應(yīng)用機器學習,為達到更快更精確的自動識別圖像中劣質(zhì)茶葉的目的,提出一種基于K-Means和SVM耦合算法(KM-SVM)的茶葉圖像識別方法.其算法首先進行K-Means聚類算法自動選取訓練樣本,然后分別提取樣本中的顏色特征和紋理特征作為SVM模型訓練樣本的特征向量進行訓練,最后用訓練好的分類器對圖像進行識別.實驗結(jié)果表明,該耦合算法具有較高的可行性和有效性.
【作者單位】： 福建商學院信息管理工程系;
【關(guān)鍵詞】： 顏色特征 K-Means聚類 SVM 圖像識別
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 數(shù)字圖像處理(digital image processing)[1]的最終目的是用計算機代替人去認識圖像和找出圖像中感興趣的目標,也是計算機圖像模式識別的重要內(nèi)容.圖像模式識別是指用機器對文字、圖像、圖片和景物等模式信息加以處理和識別,其主要用途是利用計算機對圖像進行加工處理,以得到

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本文編號：890685