作者：曹鹏祥; 王如猛; 邓英牛肉大理石纹评级图像处理完整局部二值模式混沌蜂群优化核主成分分析随机森林
摘要：为进一步提高牛肉大理石纹评级的正确率,提出了基于完整局部二值模式（Completed Local Binary Pattern,CLBP）、改进核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）和随机森林（Random Forests,RF）的牛肉大理石纹评级方法。首先,利用CLBP提取牛肉大理石纹图像的纹理特征;其次,采用混沌蜂群算法对KPCA的核参数进行优化,使KPCA的降维效果和特征提取达到最优,获得表征牛肉大理石纹样本图像的特征向量;最后,使用随机森林完成牛肉大理石纹样本的分级识别,获得最终评级结果。大量实验结果表明,与基于分形维和图像特征的方法、基于灰度共生矩阵和BP（Back Propagation）神经网络法相比,本文方法所得识别率最高。
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