自适应聚类异物在线识别算法研究  

作　　者：王小青 姚富光[2] 占剑[2] 

机构地区：[1]重庆科学技术咨询中心 [2]重庆第二师范学院计算机科学系

出　　处：《科技信息》2012年第24期22-23,共2页Science & Technology Information

基　　金：重庆市教委科技研究项目:复杂环境大空间火灾智能识别及实时预警算法研究(KJ121507)

摘　　要：本文提出一种利用聚类和色差分析的烟草异物在线识别算法,采用自适应ISODATA聚类取单元颜色特征,并分析烟叶和异物各分量的分布差异,将单元特征各分量根据直方图分布量化到HIS颜色空间中,从而得到样本学习结果并进行识别。实验结果表明,该算法的平均识别率达到95%,误识率在5%以下。

关 键 词：自适应ISODATA聚类 色差分析 烟草异物 在线识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]