Automatic Quality Inspection of Bakery Products Based on Shape and Color Information

基于形状和颜色信息的烘焙产品的自动质量检测

Babar Khan,韩芳*,王直杰,Ather Iqbal

（东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620）

创新点说明：

利用支持向量机和基于生物启发式HMAX模型的形状辨识器与RGB对抗颜色通道辨识器集成而形成一种有效的智能分类系统,并将其用于烘焙产品的质量检测。

研究目的：

本文要对烘焙产品进行更有效的质量检测,需要提出一种智能方法。

研究方法：

本文采用了支持向量机、基于生物启发式HMAX模型的形状辨识器与RGB对抗颜色通道辨识器集成,形成一种高级自动分类系统,对烘焙产品根据其形状和颜色（烘焙时间）进行对应分类。

结果：

利用本文方法对烘焙产品进行质量检测的结果与其它方法相比较,发现本文提出的基于生物启发的机器视觉系统运行更加精确和有效,同时发现采用One Versus One支持向量机和Directed Acyclic Graph支持向量机可以得到最大的分类精确率。本文方法对饼干形状和颜色的辨识分别达到了95%和100%的分类精确率。同时,算法稳定。

结论：

本文方法因其更加可靠和精确可用于代替现有的烘焙产品检测方法。

关键词：烘焙产品质量检测,计算机视觉,HMAX, 对抗颜色通道,RGB颜色辨识器,支持向量机

     

基于傅里叶与局部特征结合的人体姿态识别方法研究

为了提高对人体姿态的识别,提出了一种以人的姿态序列图像的轮廓为特征,包括轮廓的外接矩形的宽高比、形状复杂性变化率、离心率以及傅里叶描述子相结合的人体行为识别方法。首先运用自适应的混合高斯背景建模和形态学结合的方法,利用Canny算子进行边缘检测,实现目标人体轮廓的特征提取。然后采用基于质心边缘距傅里叶描述子与k-means聚类算法与SVM分类器结合的方法,对目标人体轮廓的参数建立具有13个特征值的一维的特征向量,并和RBF神经网络的分类效果进行对比。实验表明,SVM进行分类较为准确,且不需要进行多次的迭代训练,速度较快、识别性能也很好,相比于RBF神经网络而言。运用该方法可以让人体行为识别的正确率在91%以上,该方法简单可行。     

一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征

对于实时性要求较高的人脸识别算法,图像特征表示不仅应该具有高的区分能力,还应该具有较小的空间维数. 提出了一种基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图(LGSH-DNP)的图像特征表示方法. 首先,对人脸图像进行Gabor滤波,滤波后图像上的每个像素用其邻近的两个最大的像素的位置表示并编码成该像素的描述符;然后,提取描述符所形成图像的空间直方图;最后,采用加权交集直方图相似度来度量空间直方图之间的距离,从而实现人脸图像识别. 在人脸识别技术图像库上的实验结果表明,该图像特征算法具有较高的识别率和较低的计算复杂度.     

基于小波变换压缩和支持向量机组的储粮害虫图像识别

使用小波变换对储粮害虫的高维图像矢量进行压缩,利用图像的高频部分对应于图像的边缘和轮廓,很好地压缩和表征了害虫图像的特征.提出了一种基于支持向量机(SVM)组的淘汰法.这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.100幅害虫图像的识别结果表明,基于SVM的识别方法在识别效果、识别时间等方面都有显著的优越性.     

基于小波矩和叶形特征的叶片识别

植物的叶片是识别植物种类的一个重要属性,文章提出一种基于植物叶片形状的图像内容识别方法.首先对叶片图像进行归一化处理,然后提取叶片的小波矩特征、叶片的周长、面积及伸长度,最后根据这些特征进行支持向量机（SVM）训练和分类,识别出植物的种类.该方法得到的识别率达到95％.     

基于信息熵的图像检索

在分析了现有的基于颜色、形状、纹理等基于内容的图像检索算法的基础上，提出了一种新的基于信息熵的图像检索算法，即利用图像的信息熵来描述图像的特性，结合网格描述符及图像颜色信息，采用图像单元熵构成的熵矩阵特征值矢量作为图像的特征描述，并提出了利用特征矢量进行图像检索的检索算法．实验结果表明，该算法具有尺度不变性、旋转不变性，并且对于颜色直方图不同但有视觉一致性的图像也有较好的检索效果．     

基于多种特征的红外目标识别技术研究

红外图像独特的热辐射特性,通常是由其各个子部件的红外热辐射特性所形成的。文中在传统红外热图像特征量的基础上,通过分析红外热图像自身特性以及它的形成与其自身姿态的关系,提出了对目标物体红外热图像基于目标姿态的子分类,并对目标红外热图像进行了子区域分割,通过多目标分类器进行识别,形成了新的红外图像特征量。     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机(SVM)应用于基于内容的图像检索领域，提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法.目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量，将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别.最后，利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较.结果表明，该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法，并且具有更好的泛化和推广能力.     

基于多描述子分层特征学习的图像分类

为解决图像分类任务中词袋(Bag-of-Words)模型分类算法单一局部描述子信息缺失、特征量化误差较大、图像特征表现力不足等问题,提出一种基于多描述子分层特征学习的图像分类方法.结合尺度不变特征变换(SIFT)与形状核描述子(KDES-S)进行局部特征提取,并构建分层特征学习结构来减少编码过程中的量化误差,最后将图像特征分层归一化后进行线性组合并利用线性支持向量机(SVM)进行训练和分类.在Caltech-101、Caltech-256、Scene-15数据库上进行实验,结果表明:相比其他图像分类方法,本文方法在分类准确率上具有显著提升.     

一种新的方向码描述的图像检索方法

在Freem an链码基础上,提出一种新的形状描述编码:最小和统计方向码.该方法对图像平移、旋转具有不变性的优点,对尺度变换有成比例特点.提出了相应的形状匹配算法:方向熵法度量最小和统计方向码描述的形状相似度.仿真试验验证了这种形状检索方法的有效性与可行性.     

基于空间分布支持向量机的图像分割

利用模糊聚类与支持向量机结合的方法,将图像的空间分布信息作为支持向量机的特征分量,并用模糊聚类获得的分类结果作为支持向量机的初始训练样本对图像的所有像素点进行分类,同一类中的像素点形成一个分割区域,以此获得图像分割.实验表明,该方法获得的图像分割效果较好,在一定程度上解决了特征维数过大所导致的维数灾难问题.     

基于图像处理和支持向量机的微型齿轮缺陷检测

针对微型齿轮缺陷传统检测手段落后、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响等问题,提出了以电荷耦合器件为图像传感器,采用图像处理技术和支持向量机对齿轮缺陷进行检测的方法。首先,系统采用发光二极管照明光源提供高强度背光照明,使用A102FCCD数字摄像头采集齿轮的图像,经过图像采集卡传输到计算机。其次,采用边缘保持滤波器对含有噪声的原始数字图像进行降噪处理,采用迭代阈值法和Otsu双阈值法对齿轮图像进行分割,形成二值化图像。然后获取齿轮样本,提取样本特征。最后用支持向量机来构造齿轮缺陷识别模型。该方法识别正确率达97.8%。理论分析及实验结果表明,该方法检测成本低廉、可靠性高、推广性强、容易在线实施。     

基于支持向量机的火灾探测系统研究

火灾的早期探测技术长期得到火灾预防专家的关注,基于图像型的火灾探测系统成为研究的重点．针对目前的火灾早期探测技术存在的问题,提出基于火灾火焰图像和支持向量机识别原理的火灾识别技术,系统获取火灾初期火焰的六个主要特征,采用基于线性核函数等不同核函数的支持向量机技术进行识别实验,得出基于线性核函数识别火灾的准确率最高的结论．本探测系统一定程度上弥补传统监测系统的缺陷,缩短预报时间,降低误报率．     

一种有效的SAR图像目标识别方法

根据不变矩特征提取和支撑矢量机分类的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法.首先对样本SAR图像进行预处理。然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值,将其组成特征向量训练SVM分类器,最后用训练好的SVM分类器对要识别的SAR图像进行目标识别.采用该方法对一些含有桥梁和坦克的SAR图像进行目标识别实验,取得了较好的识别结果.     

基于多分类SVM的图像情感分类研究

依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。     

形状上下文在害虫识别上的应用

将形状上下文引入到害虫识别中,在对害虫图像进行预处理得到二值图像的基础上,用形状上下文描述害虫的轮廓特征.首先,使用Robert算子,在二值图像中寻找害虫的轮廓并采样获取边界点集,然后利用边界点集,通过改进的对数极坐标变化计算得到目标图像的形状直方图.利用形状直方图进行2图像之间的相似性度量,计算出匹配代价.实验结果表...     

基于多分类SVM的图像情感分类研究

依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。