基于图像特征选择识别田间籽棉品级

被引：7

作者：

王玲 ^{[1
]}

陈兵林 ^{[2
]}

刘善军 ^{[3
]}

姬长英 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京农业大学工学院

[2] 南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室

[3] 江西农业大学农学院

来源：

农业工程学报 | 2011年 / 27卷 / 07期

关键词：

籽棉; 品级; 特征提取; 交叉验证; Filter; 启发式搜索; Wrapper;

D O I：

暂无

中图分类号：

S562 [棉]; TP391.41 [];

学科分类号：

0901 ; 080203 ;

摘要：

依据中国籽棉品级文字标准,在HSI颜色空间提取了反映籽棉颜色和杂质含量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征,该特征集存在维数灾难,需要进行降维。面向籽棉品级识别的特征选择问题属于非多项式(NP)难题,该文基于交叉验证、混合Filter-Wrapper和启发式搜索提出了一种求解算法。首先,以最优特征组合和浮动搜索为启发式搜索策略,基于10-折交叉验证在每一个训练集上用Filter启发式搜索最优l维特征子集(l=1,2,3,…,30),评价函数为类可分性准则;其次,在10个训练集上用Wrapper从最优l维特征子集中选择最优特征子集的容量(l=1,2,3,…,30),评价函数为Bayes分类器的误分率,10个验证集的平均误分率极小处产生最优特征子集的容量;最后,在最优特征子集容量处验证预测集的平均误分率。结果表明,所选择的10个最优特征子集在预测集上的平均识别率为88.39%,混合Filter-Wrapper和浮动搜索的特征选择算法效率高、效果好。

引用

页码：190 / 195

页数：6

共 16 条

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