基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法

针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题,提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。进行图像预处理后,通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综CSA+KNN进行植物叶片样本训练,并进行植物叶片识别。在100种植物叶片数据库中进行测试,CSA+KNN法识别率为91.37%。与BP神经网络等方法相比较,实验结果表明了该识别方法的有效性以及较高的训练速率,同时验证了纹理特征在叶片识别中的重要性。CSA+KNN法扩宽了植物叶片的识别方法,可应用于建立数字化植物标本博物馆等领域。