Resumen

Para lograr la clasificación automática en las marcas de productos básicos, en este artículo se ha construido un sistema de visión binocular. Ajustando la postura de la cámara, este sistema puede obtener una mayor perspectiva de disparo. Para mejorar la precisión de la clasificación, se propone un método de reconocimiento SGH. El SGH consiste en un histograma de color espacial (característica S), una matriz de coocurrencia de nivel de gris (característica G) y momentos Hu (característica H), que representan la característica de color, la característica de textura y la característica de forma, respectivamente. La función de juicio de similitud se construye mediante SGH. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo SGH tiene una mayor precisión visual que el método de reconocimiento basado en una única característica.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:matriz de coocurrencia de niveles de gris, método de reconocimiento sgh, función de juicio de similitud, sistema de visión binocular, mayor perspectiva de disparo, mayor precisión visual, histograma espacial de color, sgh, característica g, momentos hu
• Keywords:gray level cooccurrence matrix, sgh recognition method, similarity judgment function, binocular vision system, greater shooting perspective, higher visual accuracy, spatial color histogram, sgh, g feature, hu moments