中国学术期刊网络出版总库
  关闭
基于多示例学习的超市农产品图像识别  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Image recognition of agricultural products in supermarket based on multi-instance learning
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 罗承成; 李书琴; 唐晶磊;
【英文作者】 LUO Cheng-cheng; LI Shu-qin; TANG Jing-lei(College of Information Engineering; Northwest A&F University; Yangling Shaanxi 712100; China);
【作者单位】 西北农林科技大学信息工程学院;
【文献出处】 计算机应用 , Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱 2012年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 超市农产品; 图像处理; 模式识别; 多示例学习; 特征提取;
【英文关键词】 agricultural products in supermarket; image processing; pattern recognition; multi-instance learning; feature extraction;
【摘要】 为解决超市农产品价格需依靠人工记忆的问题,实现农产品的智能识别,提出了基于多示例学习的农产品图像识别方法。采用改进的单色块及其邻域算法(SBN)特征提取算法将训练样本组织成多示例包,利用多样性密度算法对正包和反包进行多示例学习,根据多样性密度最大化模型对测试样本进行识别。分别在自采集的多类别果蔬图像集以及Amsterdam图像库中的单类别果蔬图像上进行测试。结果表明该方法能够识别不同光照、存在干扰物的环境背景下,以任意方式摆放的多类别混合果蔬图像,识别率最高达到94.21%,且对于单类别果蔬图像的识别优于全局方法。因此利用基于多示例学习的图像识别方法对超市农产品的自动售卖提供辅助具有可行性。
【英文摘要】 The pricing of agricultural products in supermarket needs to rely on artificial memory.In order to realize intelligent recognition of agricultural products,an image recognition method of agricultural products based on the multi-instance learning was proposed.An improved Single Blob with Neighbors(SBN) method was adopted to organize bags and meanwhile extract features of an image.The target concept was learned by maximizing Diverse Density(DD) and applied to images recognition.Experiments were performed on b...
【基金】 陕西省烟草重大科技专项(K332021101)
【更新日期】 2012-06-28
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言近年来,随着计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的农产品品质检测技术在单一品种农产品分级上得到了广泛的应用[1-3],但是应用到超市售卖的多类农产品识别的研究则较少。目前,超市售卖普遍采用条形码技术获取商品价格,但类似水果、蔬菜等农产品一方面需要称重,另一方面?

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者,可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献,使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献,从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
  自动化技术、计算机技术
   计算技术、计算机技术
    计算机的应用
     信息处理(信息加工)
      模式识别与装置
       图像识别及其装置
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有:中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有:清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有:各数据库编辑出版单位(见各库版权信息)
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证(京)字008号