一种鲁棒的监督流形学习算法及其在植物叶片分类中的应用

被引:16
作者
张善文
黄德双
机构
[1] 中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室
关键词
流形学习; 鲁棒性监督等度规映射(RS-Isomap); 植物叶片分类; 加权主分量分析(WPCA); 支持向量机;
D O I
10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2010.06.012
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
结合数据点的类别信息、局部信息和数据点的可信度,给出一种测地距离定义.在此基础上,提出一种改进的鲁棒性监督等度规映射算法,并应用于植物叶片分类中.首先利用改进的等度规映射将叶片图像投影到低维流形空间.然后采用支持向量机分类器进行植物叶片图像分类与识别.最后利用20种实际植物叶片图像进行植物叶片图像分类实验.实验结果表明该方法是有效可行的.
引用
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页码:836 / 841
页数:6
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