基于K-L变换与LS-SVM的玉米品种识别方
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Method of Maize Cultivars Based on K-L Transform and LS-SVM
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    摘要:

    为实现外观相似的不同玉米品种的有效识别,提出了K-L变换与最小二乘支持向量机相结合的籽粒品种鉴别方法。采用标记算法及多尺度小波分析方法获得玉米单籽粒图像,应用K-L变换技术提取籽粒图像的特征数据,设计了二叉树型多类LS-SVM分类器,实现了对特征数据的有效分类。通过试验分析,确定了较为合理的状态空间维数(L=3),正确识别率可达

    Abstract:

    95.3%。 A method for maize cultivars identification was proposed, by using the combination algorithm of K-L transform and least square support vector machines (LS-SVM).Firstly, labeling algorithm and multi-scale wavelet analysis were used to acquire single corn kernel images; secondly, K-L transform was employed to extract the features of corn kernel images; at last, the method of LS-SVM with a binary tree architecture was developed to identify maize cultivars by using feature data.According to the result of test, the reasonable state space dimension (L=3) is acquired, and this method gives a correct recognition rate of 95.3%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

权龙哲,祝荣欣,雷溥,韩豹.基于K-L变换与LS-SVM的玉米品种识别方[J].农业机械学报,2010,41(4):168-172.

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