基于距离度量学习的棉花品级分类方法研究

Research on Cotton Grading Based on Distance Metric Learning

由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端,本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理,从而降低特征向量的维度;使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵,从而实现对棉花图像的分析、特征提取等操作,使用距离度量学习、机器学习的技术来模拟人类的视觉感知;训练k近邻分类器,从而实现棉花品级的自动分类。通过试验证明了本文提出的方法可以有效现实棉花品级分类。