基于二分法与BP神经网络的牛乳体细胞识别
Journal of Inner Mongolia Agricultural University(Natural Science Edition)（2020）
摘要
牛乳体细胞的分类计数是判断奶牛乳腺炎及牛奶质量的重要指标.为了提高牛乳体细胞的识别率,提出了基于二分法与BP神经网络结合的牛乳体细胞识别算法,对4类牛乳体细胞进行图像特征提取,选择了3类经过特征选择的几何特征和1类通过局部二进制模式(local binary pattern,LBP)描述的纹理特征,并将多级BP神经网络分类器结构应用到分类识别中.实验证明,树形结构的分类器预测效果理想,进行三次二分类后的识别率达到了95.76％.
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