| 一种新的针叶材自动识别方法 |
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| 引用本文： | 汪杭军,汪碧辉.一种新的针叶材自动识别方法[J].林业科学,2011,47(10). |
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| 作者姓名： | 汪杭军 汪碧辉 |
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| 作者单位： | 浙江农林大学信息工程学院 临安311300 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60970082); 浙江省自然科学基金项目(Y3090061,Y3080457); 浙江省科技厅科研项目(2008C21087) |
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| 摘 要： | 提出通过横切面显微图像对针叶材树种进行计算机识别的方法。该方法通过提取图像的PCA特征,生成特征树,然后采用SVM对样本进行分类。使用8种针叶材,每种12个样本,并采用留一交叉验证,对图像的分割方法、最近邻与SVM分类算法和不同范数距离下的识别效果进行试验。结果表明通过部分木材微观的纹理结构进行木材识别的可能性。
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| 关 键 词： | 主成分分析 支持向量机 计算机视觉 针叶材识别 特征树 |
A Novel Method of Softwood Recognition |
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| Wang Hangjun,Wang Bihui.A Novel Method of Softwood Recognition[J].Scientia Silvae Sinicae,2011,47(10). |
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| Authors: | Wang Hangjun Wang Bihui |
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| Institution: | Wang Hangjun Wang Bihui(School of Information Engineering,Zhejiang A & F University Lin'an 311300) |
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| Abstract: | A novel method of softwood species computer automatic recognition through cross-sectional microscopic images is proposed in this paper.The method extracts PCA(principle component analysis)feature of wood images,generate EigenTrees,and then use SVM(support vector machine)to classify samples in feature space.Eight kinds of softwoods species,twelve samples in each species are used in our experiment.Using leave-one-out cross-validation(LOOCV),wood recognition experiments are carried out under different conditio... |
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| Keywords: | principle component analysis support vector machine computer vision softwood recognition EigenTrees |
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