本发明公开了基于模型在线更新的玉米种子高光谱图像分类识别方法，包括：基于采集待识别玉米种子样本在N个波段下的N个高光谱图像，计算感兴趣区域内的光谱均值特征，作为特征参数，输入预先建立的支持向量数据描述模型，判断待识别玉米种子与检测模型的匹配性；若匹配成功，将特征参数，输入预先建立的最小二乘支持向量机检测模型，获取待识别玉米样本的分类识别结果；若匹配不成功，则通过化学分析测试，获得待识别玉米种子的类别，在线更新已建立的支持向量数据描述模型和最小二乘支持向量机检测模型。本发明提供了一种基于模型在线更新的玉米种子高光谱图像分类识别方法，能够实现高光谱图像分类模型的在线更新，实时性好，且可靠性高。
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“基于模型在线更新的玉米种子高光谱图像分类识别方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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