典型文献
基于SVM算法的目标分类筛选方法研究
文献摘要：
针对现有草莓分类工作量大、准确率低的问题,文章结合SVM算法提出一种多特征草莓分类模型.草莓等级划分参照日本宫崎县草莓上市标准,根据草莓周长、面积、形状、颜色、饱和度、成熟度6类特征划分为特等品、一等品、二等品、不合格4类,草莓的形状特征借助傅里叶描绘子定义,草莓的饱和度与成熟度利用HSV颜色模型定义.该研究首先收集拍摄的草莓图片,对图片进行颜色空间转换、图像去噪、目标分割等预处理,然后进行各类特征的提取,最后将提取出的特征经过整理与算法训练,通过SVM算法对草莓进行分类.经测试,该筛选方法的综合正确率为84.34％,实验综合运行时间为58 ms,表明可以通过SVM算法达到识别草莓等级的目的,且具备实时性.
文献关键词：
SVM;草莓;傅里叶描绘子;HSV;图像分割;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
赵嘉玮
作者机构：
武警甘肃省总队,甘肃 兰州 730000
文献出处：
引用格式：
[1]赵嘉玮-.基于SVM算法的目标分类筛选方法研究)[J].无线互联科技,2022(23):123-125
A类：
宫崎县,傅里叶描绘子
B类：
目标分类,筛选方法,草莓,分类工作,多特征,分类模型,等级划分,本宫,周长,成熟度,特等,一等品,二等品,不合格,形状特征,征借,HSV,颜色模型,颜色空间转换,图像去噪,目标分割,特征的提取,算法训练,运行时间,ms,图像分割
AB值：
0.352361
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