精品毕业论文--基于模式识别的水果智能分类系统设计.docVIP

精品毕业论文--基于模式识别的水果智能分类系统设计.doc

  1. 1、本文档共50页,可阅读全部内容。
  2. 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
基于模式识别的水果智能分类系统 摘 要 本论文综合运用了数字图像处理,模式识别的理论来构建起一个简单的水果智能分类系统。实现了在相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和种类识别,在此基础上设计出了基于人工神经网络的水果智能分类器,由计算机自动调整神经网络中各个权值,达到水果种类识别的自动化。 数字图像处理对源位图进行了加工,是特征提取的基础。数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。其中,二值化采用了基本自适应门限的方法。 模式识别包括了特征提取和分类器的设计,是种类识别的关键。特征提取主要利用了水果的几何特征,反映了水果的大小和形状。分类器的设计主要采用了人工神经网络的方式来实现,具体说来是利用了神经网络中反向传播算法来进行网络训练,并利用训练结果完成了水果种类的智能识别。 关键词:特征提取 人工神经网络 二值化 基本自适应门限 反向传播算法 A Intellective System for Fruit Classification Based on Pattern Recognition Abstract In this paper, we apply the theory of digital image processing and pattern recognition to construct a simply and intellective system for fruit classification based on pattern recognition. We have already fulfilled characteristic withdrew and type recognition for the pictures of fruit which are photographed under the same condition .We have also designed a categorize machine based on artificial neuro-network , which can adjust the weights of neuro-network automatically by computer in order to recognize the type of the fruit. Digital image processing deals with the original bitmap ,which is the basis of characteristic withdrew .The theory of digital image processing refers to the gradation of color image ,median filter ,image binary, outline withdrew ,the seed fills ,outline track and so on. Among them, image binary makes use of the basic auto-adapted threshold method. Pattern recognition involves characteristic withdrew and the design of categorize machine, which are the keys of type recognition. The characteristic withdrew has mainly used fruit's geometry characteristics ,which reflect fruit’s size and shape .The categorize machine is designed by means of artificial neuro-network, which uses the algorithm of Back-Propogation in detail and completes the fruit type intelligent recognition by using the training results. Keywords: characteristic withdrew, artificial neuro-network, image binary, basic auto-adapted threshold, the algorithm of Back-Propogation. 目录 摘要 I Abstract II 第1章 绪论 1 1.1

文档评论(0)

mkt365 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档