《2015年中国智能自动化学术会议论文集（第一分册）》2015年

发布时间：2016-11-24 10:07

本文关键词：基于最小错误率的贝叶斯决策在手写英文字母分类识别中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

Tea Leaves Classification Based on Texture Analysis

Zhe Tang Fang Qi Yi Zhou Fangfang Pan Jianyong Zhou

【摘要】：An SVM with texture analysis-based feature extraction classification method is presented for identification of fresh tea leaves in this paper. This method is proved to be very efficient and effective in the identification of fresh tea leaves through real experiments. First, the texture characteristic parameters of tea leave images are obtained by texture feature extraction. After that, different categories of fresh tea leaves are identified through SVM training. These texture parameters for texture classification include energy, correlation, and contrast obtained from graylevel co-occurrence matrix(GLCM). Experimental results show that the use of SVM for classification of tea leaves can achieve very good results, and the successful classification rate can be as high as 83 %.

【作者单位】：
【基金】：supported by the Natural Science Foundation of China(31470028,61103035) Funds of Science and Technology Plan in Hunan province(2014GK3029) Funds of Science and Technology Plan in Changsha city(K1306035-11) the Project of Hunan Strategic Emerging Industries(2014GK1020)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】：

37.1 IntroductionNowadays,fresh tea leaves can be categorized roughly by a conventional machineof fresh-leaf grader,but the classification accuracy is not good enough for teaprocess.For instance,one bud with one tea leaf may be mixed with two leaves onew

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