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首页> 外文会议>International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications >Mango Leaf Classification with Boundary Moments of Centroid Contour Distances as Shape Features
【24h】

Mango Leaf Classification with Boundary Moments of Centroid Contour Distances as Shape Features

机译：以质心轮廓距离的边界矩为形状特征的芒果叶分类

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The previous research in mango leaf classification which used 270 features consisted of 256 texture features, 2 color features, and 2 shape features, could not achieve high classification performance. In this study, we conduct improvement by combining the previous features with the Boundary Moments of Centroid Contour Distance (CCD) and classify the combination features using Support Vector Machine with Linear and RBF kernels. The experiment results show that the combination features achieve higher classification performance compared to the previous features.
机译：先前的芒果叶分类研究使用了270个特征（包括256个纹理特征，2个颜色特征和2个形状特征），无法实现较高的分类性能。在这项研究中，我们通过将先前的特征与质心轮廓距离（CCD）的边界矩相结合来进行改进，并使用带有线性和RBF核的支持向量机对组合特征进行分类。实验结果表明，与以前的特征相比，组合特征具有更高的分类性能。

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