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本发明涉及一种基于多尺度特征融合和极限学习机的种子识别方法，通过对样本种子图像的多尺度局部HOG特征以及全局分布的HSV特征进行融合提取，利用ELM极限学习机进行特征训练，得出集成分类模型，对待测试的种子图像采用滑动窗口机制，对其进行多尺度的融合特征提取，并将结果输入到该模型中，并通过对分类结果进行加权投票表决，进而得出待测试种子图像的分类信息。本发明所提出的一种基于多尺度特征融合和极限学习机的种子识别方法，简单灵活，设备要求简单，并且具有较强的实用性。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201510438672.5
Filing Date： 2015/7/24
Publication Date： 2018/12/25
Pub. No.： CN105139023B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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30 Days PV： 4
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