基于机器视觉的苹果分级中特征参量选择方法
DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.06.022
Keywords: 苹果 ,分级 ,图像处理 ,特征选择 ,主成分分析 ,统计量
Abstract:
为提高基于数字图像的苹果分级的准确性，常提取多特征信息。然而，使用多特征信息分级时会存在信息冗余等问题。为此，运用主成分分析（PCA）来融合特征参量，并借助WilksΛ统计量选择对分级有显著作用的主成分；然后依据各特征参量对所选择主成分的贡献率筛选特征参量。Fisher判别分析（FDA）结果表明：使用所选择的特征参量进行苹果分级，分级效果明显优于特征选择前，分级正确率和交叉验证正确率分别提高了2.0%和1.5%。
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