本文關(guān)鍵詞：基于圖像分類的谷物識別系統(tǒng)

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

【摘要】：隨著社會的進步,人民生活水平的日益提高,人們越來越注重生活品質(zhì)的提升。然而當前的豆?jié){機還仍是人工根據(jù)經(jīng)驗投放谷物和水,對于經(jīng)驗不足的新手來說,谷物和水的比例不好把握。舒適,方便,有個性的生活條件是人們永恒的追求。人們希望豆?jié){機能回答需要多少比例的水能釀造出最美味的豆?jié){。隨著計算機科學的發(fā)展,尤其是計算機視覺的發(fā)展,使基于視覺的智能硬件成為可能�；趫D像處理的谷物識別系統(tǒng)能智能的識別放入豆?jié){機里的是什么谷物。根據(jù)食譜中的經(jīng)驗知識,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別方法。系統(tǒng)主要分為：谷物檢測模塊和谷物識別模塊,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)合起來一起對圖像特征進行抽象組織。4.研究了基于機器學習的分類器,并著重研究了支持向量機在谷物識別中的應(yīng)用。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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