一种采用支持向量机和凸包拟合的茄子识别方法

摘要：

传统的茄子图像识别研究大多数针对单果、无遮挡、自然环境较简单的情况,而解决复杂自然环境下多果、遮挡的茄子识别问题,已经成为茄子采摘机器人急需解决的问题.对于无遮挡的情况,采用支持向量机进行分割,并且应用开运算去除细小连接.为了去除大面积噪声,采用面积法和外接矩形法.针对背景与茄子相似的情况,采用直方图匹配的方法进行分割识别.对于被遮挡的茄子应用凸包拟合的方法进行识别.最后,与其他算法在单果、多果、遮挡、背景复杂、表面反光、总识别率这6种情况下进行比较,结果表明,该算法的识别率较高.

关键词：茄子、图像识别、支持向量机(SVM)、凸包拟合

所属期刊栏目：25

分类号：TN309(半导体技术)

资助基金：重庆邮电大学自然科学基金A2011-07;The Natural Science Foundation of Chongqing University of Posts and TelecommunicationsA2011-07

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：842-849