| 基于BoF模型的多特征融合果蔬图像分类方法 |
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| 引用本文： | 张泽晨,巨志勇.基于BoF模型的多特征融合果蔬图像分类方法[J].电子科技,2020,33(7):41-45. |
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| 作者姓名： | 张泽晨 巨志勇 |
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| 作者单位： | 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(81101116) |
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| 摘 要： | 针对传统BoF模型无法有效利用图像颜色及纹理来更好地表述果蔬特征的问题,文中提出了一种在BoF模型中进行多特征融合的果蔬图像分类算法。该算法首先提取并融合图像的颜色矩和SURF特征形成SURFC特征描述子;然后分别对CLBP及SURFC特征进行K-均值聚类以生成特征词典,并使用特征词典对所有特征量化编码;最后使用SVM对编码结果进行训练得到分类器并识别。实验结果表明,BoF模型融合颜色和纹理特征后,在果蔬图像分类效果上明显优于单一特征或者其他特征融合的BoF模型,识别率最高可达到94%,更适合果蔬图像分类。
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| 关 键 词： | BoF模型 SURF 果蔬识别 特征融合 CLBP SVM |
| 收稿时间： | 2019-05-06 |
Multi-feature Fusion Fruit and Vegetable Image Classification Based on Bag of Feature Model |
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| ZHANG Zechen,JU Zhiyong.Multi-feature Fusion Fruit and Vegetable Image Classification Based on Bag of Feature Model[J].Electronic Science and Technology,2020,33(7):41-45. |
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| Authors: | ZHANG Zechen JU Zhiyong |
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| Affiliation: | School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | BoF model SURF fruits and vegetables recognition feature fusion CLBP SVM |
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