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基于叶片形状特征的植物识别方法
被引:16
作者
:
刘骥
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机构:
重庆大学计算机学院
刘骥
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机构:
曹凤莲
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机构:
甘林昊
机构
:
[1]
重庆大学计算机学院
来源
:
计算机应用
|
2016年
/ 36(S2)卷
/ S2期
关键词
:
叶片图像;
特征提取;
叶片识别;
主成分分析;
BP神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
针对叶缘叶裂明显的植物叶片识别问题,提出一种基于叶片形状特征的识别方法。该方法首先使用阈值分割与形态学操作对叶片进行二值化处理;然后从二值图像上提取了8种描述叶片形状的特征,经过对8维特征的皮尔森相关系数分析与主成分分析,确定对分类贡献最大的5个主成分,考虑到形态特征与分类结果间存在非线性相关关系;最终的分类器使用了BP神经网络。采用UCI数据集的实验表明,该方法对15种植物171张叶片的综合识别率为89.1%,其中,对叶缘叶裂较为明显的6种植物70张叶片识别率达95%以上。
引用
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页码:200 / 202+226 +226
页数:4
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