基于距离度量学习的棉花品级分类方法研究

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成果类型：

期刊论文

论文标题(英文)：

Research on Cotton Grading Based on Distance Metric Learning

作者：

张婷;高颖;王东;吕炎;董军宇;...

作者机构：

华中师范大学/国家数字化学习工程技术研究中心

中国海洋大学信息科学与工程学院

[王东; 陈鹏] 山东出入境检验检疫局

[高颖; 董军宇; 亓琳; 吕炎] 中国海洋大学

[张婷] 华中师范大学

语种：

中文

关键词：

棉花;品级分类;特征提取;距离度量学习;机器学习

期刊：

中国棉花

ISSN：

1000-632X

年：

2018

卷：

期：

页码：

12-19

DOI：

10.11963/1000-632X.ztql.20180803

基金类别：

山东省出入境检验检疫局项目--基于深度神经网络的进口棉花品级分类（SK201732）国家自然科学基金（61501417）

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

国家数字化学习工程技术研究中心

摘要：

由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵,从而实现对棉花图像的分析、特征提取等操作,使用距离度量学习、机器学习的技术来模拟人类的视觉感知;训练k近邻分类器,从而实现棉花品级的自动分类。通过试验证明了本文提出的方法可以有效现实棉花品级分类。

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