灰度共生矩阵在蔬菜种类识别中的应用研究

摘要：

针对我国蔬菜类食品安全追溯系统中有关种类信息采集存在的一些问题,提出了一种利用图像纹理分析技术对多种蔬菜进行识别分类,进而提高信息采集的准确性与高效性.实验中分别用灰度共生矩阵算法(GLCM)、高斯马尔可夫模型法(GMRF)和Gabor法分别对蔬菜的纹理进行特征提取,并通过支持向量机(SVM)分类对比.结果证明,由灰度共生矩阵对蔬菜种类识别可以得到较好的分类结果.

关键词：食品安全追溯、纹理分析、特征提取、灰度共生矩阵、支持向量机

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：105-109