基于BP神经网络的木材表面颜色特征分类的研究

摘要

本文针对木材表面颜色自动分类难题,在RGB颜色空间提取木材图像的颜色矩作为颜色特征参数,利用BP神经网络对特征参数进行分类,通过输入层、输出层和隐含层的设计,传递函数的选择,确定最终网络结构.实验结果表明,分类正确率达到98%,验证了本文提取的特征参数的有效性.