基于监督正交局部保持映射的植物叶片图像分类方法

针对传统的线性分类方法不能有效处理复杂、多变和非线性的植物叶片图像,在局部保持映射算法的基础上,提出了一种监督正交局部保持映射算法,并应用于基于植物叶片图像分类中。该算法首先利用Warshall算法计算样本的类别矩阵,在此基础上充分利用样本的局部信息和类别信息构造类间散度矩阵和类内散度矩阵,使得维数约简后,在低维子空间同类样本之间的距离变小,而不同类样本之间的距离增大,由此提高了该算法的分类能力。最后,利用K-最近邻分类器进行植物分类。与经典的监督子空间维数约简方法相比,该方法在构建类内和类间散度矩阵时不需要判别数据的类别信息,能够提高算法的分类性能。在公开植物叶片图像数据库上进行了一系列植物叶片分类试验,平均正确识别率高达95.92%。试验结果表明了该算法在植物分类中的可行性。