换一批基于不变矩和改进SVM的牛肉大理石纹评级
Grading of Beef Marbling by Using Invariant Moments and An Improved Support Vector Machine
摘要针对牛肉大理石纹人工评级过程中人为误差干扰大的问题,研究利用图像处理技术提高牛肉大理石纹评级的客观性并增强自动化程度,提出基于不变矩、灰度共生矩阵和混沌蜂群优化混合核函数支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的牛肉大理石纹评级法.首先计算牛肉大理石纹图像的不变矩和灰度共生矩阵统计量并由此构造特征向量;然后将训练和测试样本输入到混合核函数SVM,采用混沌蜂群算法优化SVM中的惩罚因子及核参数,使其分类识别性能达到最优;最后输入待评级样本进行分类识别,得到最优评级结果.大量实验结果表明:根据我国NY/T676-2010牛肉大理石纹标准图谱,评级正确率分别达到100％(一级)、93.3％(二级)、93.3％(三级)、96.7％(四级)、100％(五级).与基于灰度矩和SVM法、基于灰度共生矩阵和BP(Back Propagation)神经网络法相比,本文所得评级正确率最高,且与专业评级师的实际评级情况最相符.
更多相关知识
关键词
牛肉大理石纹评级图像处理不变矩灰度共生矩阵混沌蜂群优化混合核函数支持向量机grading of beef marbling image processing invariant moments gray level co-occurrence matrix chaotic bee colony optimization support vector machine based on mixed kernel function
栏目名称
DOI
10.13982/j.mfst.1673-9078.2015.4.004
发布时间
2015-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
- 浏览0
- 被引6
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
