基于支持向量机的玉米品种识别  

Corn Breed Recognition Based on Support Vector Machine

作　　者：程洪[1] 史智兴[1] 么炜[1] 王雷[1] 庞立欣[2] 

机构地区：[1]河北农业大学信息科学与技术学院,保定071001 [2]河北农业大学现代教育技术中心,保定071001

出　　处：《农业机械学报》2009年第3期180-183,共4页Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery

基　　金：河北省自然科学基金资助项目(E2005000291)

摘　　要：选取郑单958、辽单565、京科25玉米品种作为研究对象,从玉米籽粒的数字图像中提取与玉米籽粒的颜色、形状、尺寸等有关的6个形态结构参数,利用支持向量机(SVM)算法进行训练识别,同时与BP人工神经网络(NN)方法进行比较,结果表明,SVM算法识别效率较高,达到92.3%。Corn varieties Zhengdan958,Liaodan565 and Jingke25 were selected as the research objects.Six general characteristics about color,shape and size were picked up from the digital image of corn seed.Support vector machine（SVM） was used to recognize,and the results were compared with neural network（NN） algorithm.The results indicate that the identification rate of SVM strategy is 92.3%.

关 键 词：玉米 品种 识别 图像处理 神经网络 支持向量机 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] S513[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]