基于横切面微观构造图像的木材识别方法
2013-11-15分类号:TP391.41
【部门】浙江农林大学信息工程学院 浙江农林大学天目学院
【摘要】提出一种基于核主成分分析(KPCA)和自适应增强(AdaBoost)的木材识别算法。通过把图像投影到KPCA高维空间,利用PCA方法对该空间中的数据进行特征提取和压缩,使用Gentle AdaBoost进行分类。结果表明:本方法对基于横切面微观构造图像的木材识别,具有较高的识别率和算法鲁棒性且运行时间快的特点。
【关键词】核主成分分析 自适应增强 图像压缩 木材识别 计算机视觉
【基金】国家自然科学基金项目(60970082); 浙江农林大学人才启动项目(2013FR059); 浙江农林大学研究生科研创新项目(3122013240224)
【所属期刊栏目】林业科学
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