文件名称:
基于CLBP、改进KPCA和RF的牛肉大理石纹评级
开发工具:
文件大小: 475kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-10-17
详细说明：为进一步提高牛肉大理石纹评级的正确率，提出了基于完整局部二值模式（Completed Local Binary Pattern，CLBP）、改进核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）和随机森林（Random Forests，RF）的牛肉大理石纹评级方法。首先，利用CLBP提取牛肉大理石纹图像的纹理特征；其次，采用混沌蜂群算法对KPCA的核参数进行优化，使KPCA的降维效果和特征提取达到最优，获得表征牛肉大理石纹样本图像的特征向量；最后，使用随机森林完成牛肉大理石纹样本的分级识别，获得最终评级结果。大量实验结果表明，与基于分形维和图像特征的方法、基于灰度共生矩阵和BP（Back Propagation）神经网络法相比，本文方法所得识别率最高。
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