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贝叶斯方法在玉米叶部病害图像识别中的应用
被引：24
作者：
赵玉霞
[1
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王克如
[1
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白中英
[2
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李少昆
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谢瑞芝
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高世菊
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机构：
[1] 中国农业科学院作物科学研究所
[2] 北京邮电大学
来源：
关键词：
朴素贝叶斯方法;
玉米叶部病害;
特征提取;
分类识别;
特征约简;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
根据锈病、弯孢菌叶斑病、灰斑病、小斑病及褐斑病等五种玉米病斑图像的实际情况,在图像分割和特征提取的基础上,利用朴素贝叶斯分类器的统计学习方法,实现玉米叶部病斑的分类识别。研究结果表明,对五种玉米叶部病害的诊断精度在83%以上。贝叶斯分类器具有网络结构简单、易于扩展等特点,对玉米叶部病害的分类识别效果较好,也为其它作物病害图像识别的研究提供了借鉴。
引用
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页数：3
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