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基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别
被引:50
作者
:
王丽君
论文数:
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0
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0
机构:
北京林业大学信息学院
北京林业大学信息学院
王丽君
[
1
]
淮永建
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机构:
北京林业大学信息学院
北京林业大学信息学院
淮永建
[
1
]
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机构:
彭月橙
[
2
]
机构
:
[1]
北京林业大学信息学院
[2]
北京林业大学艺术设计学院
来源
:
北京林业大学学报
|
2015年
/ 01期
关键词
:
观叶植物;
叶片图像;
特征提取;
识别;
支持向量机;
D O I
:
10.13332/j.cnki.jbfu.2015.01.006
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。
引用
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页数:7
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