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题名基于分块LBP的树种识别研究
被引量：10
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作者
孙伶君
汪杭军
祁亨年
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机构
浙江农林大学信息工程学院
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期107-112,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60970082)
浙江省自然科学基金项目(Y3090061
+2 种基金
Y3080457)
浙江省科技厅科研项目(2008C21087)
浙江省大学生科技创新活动计划项目(2010R412019)
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文摘
本文基于获取便捷的木材体视图进行木材树种自动识别研究。首先对木材图像进行标准化预处理,然后采用分块LBP提取特征,分别使用欧式、卡方、衰减3种不同的距离进行分类,最后采用最近邻进行识别。讨论了木材图像特征分块方式对识别结果的影响,并比较了在不同距离下的识别效果。结果表明:采取不同的分块方式对最终的分类影响较大,其中沿着年轮线方向上的分块呈现下降趋势,而在垂直年轮线方向上进行适当的分块可以提高分类的识别率;采用卡方距离可以得到最好的识别率,最高可达93.3%,比欧式距离高出2.5%。
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关键词
木材识别
LBP特征分块
木材体视图
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Keywords
wood recognition
block LBP feature
wood stereogram
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分类号
S781.69
[农业科学—木材科学与技术]
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题名基于两方向二维主成分分析木材识别的研究
被引量：1
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作者
何涛
张世禄
汪杭军
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机构
西华师范大学计算机学院
浙江林学院信息工程学院
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出处
《林业机械与木工设备》
2009年第10期12-14,共3页
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基金
浙江省科技计划项目(2008C21087)
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文摘
两个方向的费希尔主成分分析方法(2D)2FPCA结合了二维主成分分析方法(2DPCA)和二维费希尔线性方法(2DFLD)的特点,很好地解决2DPCA特征提取时比传统PCA需要更多系数来表达图像信息的问题。根据木材体视图受光照影响及同一树种的样本图片之间差别较大等特点,适当增加了识别的类内散布矩阵从而提高了木材的识别率。(2D)2FPCA为木材的智能识别提供了一条新途径。
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关键词
(2D)2FPCA
2DPCA
2DFLD
木材体视图
识别率
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Keywords
（2D）^2FPCA
2DPCA
2DFLD
timber body view
recognition rate.
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名模糊支持向量机与独立成分分析在木材识别中的应用
被引量：1
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作者
何涛
汪杭军
计智伟
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机构
浙江农林大学信息工程学院
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出处
《林业实用技术》
北大核心
2011年第9期59-61,共3页
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基金
浙江省科技计划项目(2008C21087)
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文摘
采用体视显微镜获取图片解决了图片获取时间的难题。独立成分分析与支持向量机在人工智能方面已经取得较深入的研究,本文采用基于模糊支持向量机结合独立成分分析的方法在木材体视图图像数据库中的实验中取得了很好的木材识别率。
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关键词
木材体视图图像
模糊支持向量机
独立成分分析
木材识别率
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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