基于不变矩和改进SVM的牛肉大理石纹评级
吴一全1
曹鹏祥2
王凯3
陶飞翔3
1.南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京210016;江南大学食品科学与技术国家重点实验室,江苏无锡2141222.南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京210016;中国人民解放军93173部队,辽宁大连1163003.南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京,210016
摘要：针对牛肉大理石纹人工评级过程中人为误差干扰大的问题,研究利用图像处理技术提高牛肉大理石纹评级的客观性并增强自动化程度,提出基于不变矩、灰度共生矩阵和混沌蜂群优化混合核函数支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的牛肉大理石纹评级法.首先计算牛肉大理石纹图像的不变矩和灰度共生矩阵统计量并由此构造特征向量;然后将训练和测试样本输入到混合核函数SVM,采用混沌蜂群算法优化SVM中的惩罚因子及核参数,使其分类识别性能达到最优;最后输入待评级样本进行分类识别,得到最优评级结果.大量实验结果表明:根据我国NY/T676-2010牛肉大理石纹标准图谱,评级正确率分别达到100％(一级)、93.3％(二级)、93.3％(三级)、96.7％(四级)、100％(五级).与基于灰度矩和SVM法、基于灰度共生矩阵和BP(Back Propagation)神经网络法相比,本文所得评级正确率最高,且与专业评级师的实际评级情况最相符.
关键词：牛肉大理石纹评级图像处理不变矩灰度共生矩阵混沌蜂群优化混合核函数支持向量机
资助基金：国家自然科学基金(60872065)江南大学食品科学与技术国家重点实验室开放基金(SKLF-KF-201310)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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