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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。
基于自适应聚类和色差分析的烟草异物在线识别算法研究
【摘 要】
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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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重庆第二师范学院数学与信息工程系,重庆科学技术咨询中心
【出 处】
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重庆教育学院学报
【发表日期】
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2012年06期
【基金项目】
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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）, 云南省院校科技合作计划资助项目（No.2004XY16）
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