【摘 要】
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为降低人工成本,提出了一种基于稀疏自编码器的烟叶成熟度分类算法,从计算机视觉角度自动识别烟叶的成熟度。首先对烟叶数字图像进行去除背景、归一化等预处理操作;其次从无
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为降低人工成本,提出了一种基于稀疏自编码器的烟叶成熟度分类算法,从计算机视觉角度自动识别烟叶的成熟度。首先对烟叶数字图像进行去除背景、归一化等预处理操作;其次从无监督学习算法入手,利用稀疏自编码器构建特征学习网络;然后使用部分联通网络进行特征扩展,解决烟叶数字图像像素过大、计算耗时长等问题;最后使用Softmax回归对学习到的特征进行分类。结果表明:将稀疏自编码器应用于烟叶成熟度分类,测试数据分类准确率可达98.63%,优于其他分类器的分类精度。该算法直接从像素层面提取所需要的特征,不需要人为选定设计特征,为提高烟叶成熟度分类效率提供了帮助。
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