作者：韩仲志,邓立苗,于仁师 单位：中国粮油学会 出版：《中国粮油学报》2012年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZLYX2012020220 DOC编号：DOCZLYX2012020229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为实现品种鉴定与真伪识别的自动化，基于图像识别的方法，采用扫描仪采集了20个品种，每个品种100颗花生果正面和2个侧面的图像，分别获取每幅图像的形态、颜色和纹理三大类共50个特征，并对这些特征进行主分量分析(PCA)优化，针对优化和没有优化的特征，搭建了人工神经网络识别模型和支持向量机模型，并采用两种模型进行品种识别，结果表明，采集的特征经PCA优化后表现出更强的识别性能，SVM较神经网络识别效果总体上得到提高，并且识别效果稳定。品种的数量对识别效果有影响，在通常情况下可根据品种的数量来确定特征的数量，可以进一步提高效率，对20个品种，需要选择超过15个特征。颜色类特征比形态类和纹理类特征具有更好的识别效果，经过不同类别的特征组合后，整体上识别性能达到90%以上，基本可以推广到实际生产中使用。

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