基于LVQ神经网络的植物种类识别

被引：19

作者：

王路 ^{[1
]}

张蕾 ^{[2
]}

周彦军 ^{[2
]}

曾晓云 ^{[2
]}

孔俊 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉林财税高等专科学校信息系

[2] 东北师范大学计算机学院

来源：

吉林大学学报(理学版) | 2007年 / 03期

关键词：

计算机自动植物种类识别; 2-D Gabor滤波; LVQ神经网络;

D O I：

10.13413/j.cnki.jdxblxb.2007.03.026

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的计算机植物种类识别新方法.使用2-D不变矩、多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征,应用LVQ神经网络识别植物种类.实验结果表明,该方法对植物种类的识别效率较高.

引用

页码：421 / 426

页数：6

共 5 条

[1]

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[2]

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[3]

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[4]

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