基于二分法与BP神经网络的牛乳体细胞识别

摘要

牛乳体细胞的分类计数是判断奶牛乳腺炎及牛奶质量的重要指标。为了提高牛乳体细胞的识别率,提出了基于二分法与BP神经网络结合的牛乳体细胞识别算法,对4类牛乳体细胞进行图像特征提取,选择了3类经过特征选择的几何特征和1类通过局部二进制模式(local binary pattern,LBP)描述的纹理特征,并将多级BP神经网络分类器结构应用到分类识别中。实验证明,树形结构的分类器预测效果理想,进行三次二分类后的识别率达到了95.76%。