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—— 中国食品杂志社
近年来羊肉片消费市场掺假事件频发，部分产品使用非纯羊肉原料或经过调理重组制成，影响消费者权益与市场秩序。针对现有检测手段检测周期长、样品处理复杂等问题，本研究提出基于智能手机拍摄系统与化学计量学算法相结合的图像识别方法，开发适用于冷冻原切、调理、重组羊肉片高精度识别的最优模型。研究提取3 种羊肉片样品不同颜色空间中各通道均值、标准差以及灰度共生矩阵中同质性、相关度、对比度、能量和熵共23 项特征。通过主成分分析降维，并采用K近邻（K-nearest neighbor，KNN）、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）、随机森林（random forest，RF）和支持向量机（support vector machine，SVM）建立分类识别模型。结果表明，RF模型整体表现上优于其他3 种模型，对3 种羊肉片的分类准确率达到91.67%。SVM和KNN模型也展现出较为稳健的分类性能，而LDA模型难以有效处理羊肉片样本的复杂类别边界，分类效果较弱。本研究结果证实手机图像结合机器学习等化学计量学方法用于羊肉片掺杂识别具有可行性。
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