基于可见-近红外光谱与稀疏表示的注水肉识别

摘要：

为了能快速准确的识别原料肉与注水肉，提出了一种基于可见-近红外光谱和稀疏表示的无损的识别方法。通过向猪肉样本（包括猪皮、脂肪层和肌肉层）注水的方法建立注水肉模型，采集未注水的原料肉和6类不同注水量的注水肉的可见和近红外漫反射光谱数据。为了消除光谱数据中的冗余信息并提高分类效果，对光谱数据进行光调制和归一化等预处理并截取有效波段，根据是否注水以及注水量的多少对样本进行分类。用所有训练样本构成原子库（字典），通过 l1最小化将测试样本表示为这些原子的最稀疏的线性组合。计算测试样本与各类的投影误差，将最小投影误差对应的类作为测试样本的所属类别，并应用留一法进行交叉检验，比较了稀疏表示法与支持向量机的识别结果。实验结果表明，利用稀疏表示法对于原料肉与注水肉的识别准确率可达到90％以上，获得了较好的分类效果，优于支持向量机的识别结果。而对于不同注水量的注水肉识别准确率与注水量之差正相关。稀疏方法不需要进行传统模式识别模型的前期学习与特征提取，适用于高维、小样本量数据的处理，计算成本低，将其用于注水肉的光谱数据识别具有一定的创新性，并取得了较满意的结果，为原料肉和注水肉的无损识别提供了一种有效方法。

关键词：可见-近红外光谱、稀疏表示、注水肉、原料肉

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目30973964

在线出版日期：2015-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：93-98