典型文献
基于人工智能的海南黄花梨木与越南黄花梨木识别研究
文献摘要：
为实现对海南黄花梨木及越南黄花梨木成品家具在无损伤的情况下进行分类识别,本文通过采集成品家具纹理图像并分别对图像在RGB和HSV颜色空间下的颜色直方图各分量的峰值进行分析,计算图像灰度共生矩阵(GLCM)在步长d取值为2和4的情况下4个方向上图像纹理的对比度、相关性、熵、平稳度、能量,5个特征值用SPSS软件做显著性分析.通过分析最终确定R、G、B、V、相关性、对比度、能量,7个特征值作为海南黄花梨与越南黄花梨识别的特征值向量,通过对比BP神经网络与SVM向量机2种识别方法,发现SVM向量机准确率更高,准确率可达到94％.结果表明本文方法可作为一种在无损伤的情况下识别海南黄花梨木与越南黄花梨木成品家具的可靠方法.
文献关键词：
纹理识别;灰度共生矩阵;颜色直方图;BP神经网络;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
吴涛;高武奇
作者机构：
西安工业大学,西安710021
文献出处：
引用格式：
[1]吴涛;高武奇-.基于人工智能的海南黄花梨木与越南黄花梨木识别研究)[J].科技通报,2022(02):39-43
A类：
海南黄花梨
B类：
花梨木,越南,家具,无损伤,分类识别,纹理图像,RGB,HSV,颜色空间,颜色直方图,计算图,灰度共生矩阵,GLCM,步长,上图,图像纹理,对比度,稳度,显著性分析,特征值向量,纹理识别
AB值：
0.202579
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