【摘 要】
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目的探讨K近邻结点算法(k-Nearest Neighbor algorithm,KNN)分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用。方法采用KNN分类器对新疆维吾尔药材图像的灰度-梯度共生矩阵特征和Tam
【机 构】
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新疆医科大学医学工程技术学院; 新疆医科大学公共卫生学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(81160182,81460281,61201125);江西民族传统药协同创新项目(JXXT201401001-2);留学人员科技活动择优资助项目(2013-277)
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目的探讨K近邻结点算法(k-Nearest Neighbor algorithm,KNN)分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用。方法采用KNN分类器对新疆维吾尔药材图像的灰度-梯度共生矩阵特征和Tamura纹理特征进行判别分类。选取训练样本为80、100、120的3个训练集,训练并得到最优K值,并分别在测试样本为120、100、80的3个测试集中验证结果。结果 K值越小(3~13),KNN分类器对叶类图像分类准确率越高;K值越大(63~71),KNN分类器对花类图像分类准确率越高。当K值取3~13时,120、100、80的3个测试集中叶类图像的平均分类准确率分别为94.72%、89.45%、82.61%;K值取63~79时,120、100、80的3个测试集中花类图像的平均分类准确率分别为74.71%、72.79%、76.55%。结论 KNN分类器可为新疆维吾尔药材图像类型判断提供一定的依据,为新疆维吾尔药材图像检索系统的检索精度的提升奠定了基础。
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