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/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / comp / graphics / visualiz / 1160 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-07-27  |  1.5 KB

  1. Path: sparky!uunet!elroy.jpl.nasa.gov!ames!uakari.primate.wisc.edu!caen!sol.ctr.columbia.edu!The-Star.honeywell.com!umn.edu!lynx!nmsu.edu!opus!rpatil
  2. From: rpatil@nmsu.edu (Raj Patil)
  3. Newsgroups: comp.graphics.visualization
  4. Subject: Object Classification...
  5. Message-ID: <RPATIL.92Jul27134454@pylos.nmsu.edu>
  6. Date: 27 Jul 92 20:44:54 GMT
  7. Sender: usenet@nmsu.edu
  8. Distribution: comp.graphics.visualization
  9. Organization: Computing Research Lab
  10. Lines: 29
  11.  
  12.  
  13. Hi:
  14.  
  15. I am faced with following problem to be solved using image processing
  16. techniques:
  17.  
  18. We are trying to classify different non-lint particles in a cotton sample
  19. using imaging techniques.
  20.  
  21. Cotton sample after ginning contains different kind of trash material on the
  22. basic of which cotton is graded for it quality. The trash (non-lint particles)
  23. are of type pieces of leaf, bark, sticks, pepper (fine pieces of leaf), 
  24. cotton seed coat fragments, etc. We are looking at different features
  25. of these particles, area, perimeter, shape factor, eccentricity, moments etc.
  26. Using these features we have achieved fairly good classification. We also 
  27. used clustering approaches, Neural nets etc. 
  28.  
  29. Those who have seen some of these non-lint particles, is these anything else
  30. that we need to consider as feature, in order to get a better 
  31. classification ? Like most of real life problems, one major problem is 
  32. of overlapping clusters of these trash types and increasing feature 
  33. space may improve the classification.
  34.  
  35. Any suggestions and ideas are appreciated.
  36.  
  37. Regards
  38.  
  39. raj
  40. USDA, ARS
  41.