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本文提出一种利用聚类和色差分析的烟草异物在线识别算法,采用自适应ISODATA聚类取单元颜色特征,并分析烟叶和异物各分量的分布差异,将单元特征各分量根据直方图分布量化到HIS颜色空间中,从而得到样本学习结果并进行识别。实验结果表明,该算法的平均识别率达到95%,误识率在5%以下。
自适应聚类异物在线识别算法研究
【摘 要】
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本文提出一种利用聚类和色差分析的烟草异物在线识别算法,采用自适应ISODATA聚类取单元颜色特征,并分析烟叶和异物各分量的分布差异,将单元特征各分量根据直方图分布量化到HIS颜色空间中,从而得到样本学习结果并进行识别。实验结果表明,该算法的平均识别率达到95%,误识率在5%以下。
【机 构】
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重庆科学技术咨询中心,重庆第二师范学院计算机科学系
【出 处】
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科技信息
【发表日期】
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2012年24期
【基金项目】
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本文系重庆市教委科技研究项目：复杂环境大空间火灾智能识别及实时预警算法研究（KJ121507）.
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