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基于K-L变换与LS-SVM的玉米品种识别方法

作者：

权龙哲;祝荣欣;雷溥;韩豹

单位：

黑龙江科技学院机械工程学院;东北农业大学工程学院

关键词：

玉米品种;模式识别;图像处理;K-L变换;最小二乘支持向量机

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95.3%。

译名：

Recognition Method of Maize Cultivars Based on K-L Transform and LS-SVM

作者：

Quan Longzhe~(1,2) Zhu Rongxin~3 Lei Pu~1 Han Bao~(1,2) (1.College of Engineering,Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China 2.Key Laboratory for Terrain-Machine Bionics Engineering,Ministry of Education,Jilin University,Changchun 130025,China 3.College of Mechanical Engineering,Heilongjiang Institute of Science and Technology,Harbin 150027,China)

关键词：

Maize cultivars;;Pattern recognition;;Image process;;K-L transform;;LS-SVM

摘要：

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%.

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