李振江
- 作品数：4 被引量：9H指数：1
- 供职机构：西南科技大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 结合LLE流形学习和支持向量机的猪肉颜色分级被引量：9
- 2012年
- 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。
- 贾渊李振江彭增起
- 关键词：机器视觉支持向量机无损检测流形学习局部线性嵌入
- 流形学习算法在猪肉颜色分级中的应用
- 中国是一个猪肉生产和消费大国,对猪肉品质的检测评定不仅关系到食品安全,对整个行业的良性发展也至关重要。肉色是品质的重要指标之一,病、死、变质的猪肉,甚至含有瘦肉精的猪肉,其颜色与正常猪肉的颜色差异较大。因此利用图像处理和...
- 李振江
- 关键词：流形学习算法
- 文献传递
- 改进的规范割方法提取肉品图像中肌肉和脂肪
- 2011年
- 肉品图像中脂肪与肌肉的精确提取是无损检测的关键技术之一,针对这一问题,在规范割方法(Normalized cut,Ncut)的基础上,为了减少计算复杂度,提出了一种改进算法。首先,利用基于矩的阈值选择方法将肉品区域从背景中分割出来;其次,量化色彩等级,为肉品区域创建彩色直方图;最后,计算彩色直方图的相似度矩阵,并使用规范割做为谱聚类测度对直方图进行划分,按照直方图划分结果提取肌肉和脂肪。实验表明,和基于像素的谱聚类算法相比,改进算法不但降低了计算复杂度,且能有效提取肌肉与脂肪。
- 李振江贾渊彭增起
- 关键词：谱聚类彩色直方图图像分割
- 一种基于图像处理的猪肉外在品质在线分级装置
- 本实用新型为一种基于图像处理的猪肉外在品质在线分级装置，涉及一种猪肉品质检测分级装置。目的是解决现有技术中猪肉品质检测存在的无法在线检测以及与后续工段连接的问题。技术方案是：包括一个中空的箱体，箱体内设置有一个水平工作台...
- 贾渊彭增起李振江刘鹏程牛世杰
- 文献传递
