Abordare fracțională 2DLDA fuzzy pentru clasificarea fructelor de rodie - ScienceDirect

Extracția caracteristicilor și tehnicile de reducere a dimensionalității joacă un rol major în multe aplicații legate de procesarea imaginilor alimentare. S-au făcut multe eforturi pentru a spori performanța tehnicilor de simulare pentru a aborda problema clasificării gradului de rodie într-un mod nedistructiv.

pentru

Prezenta lucrare de cercetare descrie identificarea fructelor sănătoase, utilizând caracteristicile extrase din baza de date digitală de rodie folosind patru tehnici de simulare matematică bazate pe extracția caracteristicilor.

Tehnicile de simulare, inclusiv Analiza Discriminantă Liniară bidimensională tradițională (2DLDA), 2DLDA Fracțională (FLDA), 2DLDA Fuzzy (F2DLDA) și F2DLDA Fracțională propuse.

Pentru a clasifica caracteristicile extrase, se utilizează mașina de suport pentru nucleu (KSVM) împreună cu toate variantele 2DLDA.

Rezultatele arată că FF2DLDA este mult mai mare decât tehnicile existente, deoarece fuzzy fracțional între matricea de dispersie a clasei, atribuie o greutate fuzzy mică pentru clasele de margine și o greutate fuzzy mare pentru alte clase.

Acest lucru slăbește efectul problemei de selectare a clasei de margine care este prezentată în metodele tradiționale de extragere a caracteristicilor 2D existente.