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| 纹理特征和SIFT特征的茶叶品质分级 | |
| 作者姓名： | 陈景波 靳小波 |
| 作者单位： | 常熟理工学院电气与自动化工程学院;河南工业大学信息科学与工程学院 |
| 摘 要： | 当前的茶叶分级研究主要基于纹理特征构造分类器,但易受采样过程中的光照、噪声影响.本文提出了结合经典的SIFT(Scale-invariant feature transform)特征描述子在自然光条件下的茶叶分级问题,并使用多类AdaBoost算法对样本进行分类.单幅图像的提取结果显示,SIFT特征对带瑕疵的图片仍具有很好的描述能力.在采集的90幅3级茶叶样本上的实验结果显示,纹理特征+SIFT特征取得了比单组特征更好的分类性能. |
| 关 键 词： | 纹理特征 SIFT特征 茶叶分级 AdaBoost算法 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |