《表2 径向基核函数的svm分类识别结果》

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《基于CNN的典型木材缺陷图像识别研究》

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采用缺陷图像的圆形度、伸长度和周长3个特征量作为svm的输入特征，然后采用径向基核函数的svm进行分类测试。由表2可知，识别活结时，将11幅活结图像识别为死结，6幅活结图像识别为裂痕，识别率为82.6%；识别死结时，将7幅死结图像识别为活结，2幅死结图像识别为裂痕，识别率为84.2%；识别裂痕图象时，将3幅图像识别为活结，6幅活结图像识别为死结，识别率为81.3%。