تشخیص ارقام برنج و تعیین اصالت آن ، یک مسئله مهم در مباحث کشاورزی مدرن و عرصه های علمی و تجاری مرتبط با آن می باشد. به کمک تکنیک های مختلف پردازش تصویر می توان به نتایج مطلوبی در زمینه تشخیص ارقام متنوع محصولات کشاورزی دست یافت. انواع ویژگی های مبتنی بر رنگ یا بافت تصویر می تواند در راستای دستیابی به دقت بالاتر در این حوزه مورد استفاده قرار گیرد. در این مقاله، مسئله تشخیص و تعیین اصالت ارقام برنج به کمک الگوریتم فاکتورگیری ماتریس غیرمنفی تنک مورد بررسی قرار می گیرد. به کمک این تکنیک، مدل های جامعی به کمک مجموعه قیود تنکی برای هر رقم محصول برنج آموزش داده شده و در روال دستهبندی بکار گرفته می شوند. به منظور دستیابی به مجموعه ویژگی های موثر در این روال تشخیص، انواع ویژگی های مبتنی بر رنگ و بافت مورد بررسی قرار گرفته و با توجه به ارزیابی های انجام شده بهترین بردار ویژگی انتخاب می می شود. همچنین نتایج حاصل از طبقه بند مبتنی بر یادگیری مدل پیشنهادی با نتایج بدست آمده از طبقه بندهای شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان مورد مقایسه قرار می گیرد. نتایج شبیه سازی های به همراه تست معناداری آماری نشان می دهد که روش پیشنهادی مبتنی بر واژه نامه های حاصل از ویژگی های ترکیبی معرفی شده قادر به شناسایی محصول و تعیین اصالت آن با دقت بالایی می باشد.
