【摘 要】
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提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江农林大学天目学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(30972361);浙江省教育厅重大科研攻关项目(ZD2009002);浙江省自然科学基金项目(Y13C160027);浙江农林大学研究生科研创新项目(3122013240224)
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提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均值和加权均值进行特征融合,将融合后的特征应用不同距离函数的分类器进行分类。结果表明:通过交换转置均值融合PCA和FisherTrees特征,然后使用余弦角分类器能获得最好的识别效果。
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