结合LLE流形学习和支持向量机的猪肉颜色分级

猪肉颜色分级是肉品品质无损检测的重要内容。该文通过对猪肉彩色数字图像颜色规律的分析,结合猪肉红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色分量及其亮度和饱和度值,构建了一个新的颜色维度。将采集的1070份猪肉图像样本进行专家分级和标记后,给出了猪肉颜色的特征表示,并利用支持向量机(SVM)进行了颜色分级。试验结果表明,随着训练集样本数的增加,分级准确率有所提高。当将所有样本作为训练集时,分级准确率高达96.5%。针对SVM分级后泛化能力不强的问题,采用流形学习LLE维数变换,使其泛化能力由37%提高近1倍。结果表明LLE可有效改善SVM的分级准确率。该方法可为猪肉品质无损检测的研究与应用提供参考。