基于KPCA算法与深度信念网络的苹果表面病变图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于KPCA算法与深度信念网络的苹果表面病变图像识别方法。首先采集苹果表面图片作为数据集，一部分作为训练集图像，另一部分作为测试集图像，利用KPCA算法对训练集图像预处理，通过构建一个深度信念网络，将预处理之后的训练集图像送入深度信念网络中进行训练，从而得到一个深度信念网络模型，最终用测试集图像对该模型进行测试，通过用一个Softmax分类器得出分类结果。本发明能够科学的分析出苹果在生长过程中的状况，进而对不佳的状况做出相应的补救措施，同时，在销售苹果时，也能将优良的苹果筛选出来，帮助果农获得更高的收益。